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全程不需要用到电脑，只需要一个手机就搞定，chatbox谷歌商店就能下载，硅基流动直接注册，注册送价值14元的2000万token，够用几个月的，打开网页复制api密钥，打开chabox-设置-粘贴密钥，模型选deepseek-r1本体，一些具体设置比如想象力，精确度等你可以自己调整，默认也可以，保存就行。 1. 到硅基流动注册（我的邀请链接：https://cloud.siliconflow.cn/i/7JxrpChF ） 2. 点 API 密钥 获取一个 token 3. 下载一个chatbox或者cherry...

时间戳： 0:00 本地部署效果演示 0:19 部署步骤 0:49 安装 Ollama 1:38 下载 DeepSeek-R1 2:50 安装 Docker 3:37 安装 Open WebUI 5:04 切换 DeepSeek-R1 版本 5:37 点个赞吧！ https://www.bilibili.com/video/BV1tjFVezEK5/?spm_id_from=333.1007.tianma.2-2-5.click&vd_source=721fa752189f789d631ab1b430c58fa7

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"并且，最关键的一点，它不会结合之前的历史对话信息，它每次的回答只是针对本次提问，是完全孤立的，跟之前的提问和回答没有任何关联。" 世界上目前任何一个模型都没有这个能力。为啥我会这么说了，因为模型都是离线的产物，都是训练完就已经固化了。至于你感觉deepseek有这个意思，能有最新的知识，那是工程化应用层面的实现。举个最简单的例子，假如你也可以部署r1 600多b的那个，但你肯定复现不了在官网和你本地化部署的效果。

在v2看到了windyboy的帖子，好多年的队员，我基于我的认知说说我的看法。 1.ollama更多用在验证上，生产上用的不多； 2.显存的计算粗暴是模型尺寸*2 + 2g左右的浮动（推理)，举例说明：deepseek-r1:32b，标准fp16小这个模型应该是32g的文件大小，deepseek做了fp8量化，那么应该是16g的文件大小，算到显存上应该是16 *2 + 2，ollama看到的20g的大小，是因为ollama在model那一块描述的很清楚。Q4_K_M量化，文件降到了8G左右。...

试了一下在我自己的机器上纯本地部署DeepSeek-R1，22G显存的2080Ti上竟然可以丝滑地跑起来32b参数的模型,而且输出速度良好。 32b模型,载入后实际使用了19.8G的显存。 14b的模型， 好像用了10G显存。 这意味着可以低成本的、免费、没有网络连接、离线本地（没有数据泄露和隐私风险，这点对很多特殊BM应用场景尤为重要）地获得 GPT-4级别的个人智能助理，那是真香啊... 这是可能颠覆AI竞争格局的科技成果。

1,188次观看 首播开始于 23小时之前 #deepseek #科技 #人工智能 一、视频概括 ①00：00 - 01：27 前言 ②01：27 - 01：56 第一步：需要安装Ollama ③01：56 - 02：23 第二步：打开电脑的命令提示符 ④02：23 - 03：48 第三步：下载Deepseek模型并运行 ⑤03：48 - 04：41 第四步：下载Page Assist来装饰deepseek本地部署界面 ⑥04：41 - 05：02 尾言感慨 二、所用到的工具网址 ①Ollama：https://ollama.com/ ②Page...

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