DeepSeek-R1是一款功能强大的模型，因其卓越的性能而备受瞩目。然而想要在本地成功部署它，对硬件尤其是GPU的要求可不低。别担心下面小编就来分享DeepSeek-R1的GPU要求以及本地部署的具体步骤，保证新手小白也能一看就会。

DeepSeekr1本地部署GPU要求/如何进行本地部署？新手小白一看就会

DeepSeek-R1有多个不同参数量的版本，每个版本对GPU的要求都有所不同。比如：

1.5B参数版本：内存需要8GB，GPU最低要求4GB显存，如果手头有4GB+显存的显卡，比如GTX 1650，那就完全可以胜任。

7B-8B参数版本：内存得16GB+，GPU最低要求6GB显存，推荐RTX 4070或RTX 4060等8GB+显存的显卡。

32B参数版本：内存得32GB+，GPU推荐24GB显存的显卡，比如RTX 4090 24GB或RTX 5090 32G。

更高参数的版本，比如70B和671B，那对内存和GPU的要求就更高了，得准备好足够的资源才行。

接下来小编就来说说本地部署的具体步骤，首先确保网速够快，因为DeepSeek对网速要求较高。可以启动奇游加速工具来优化你的网络环境。

Ollama是运行DeepSeek-R1所必需的软件，可以在奇游加速页找到它并下载。下载完成后，记得安装好。

把export OLLAMA_HOST=0.0.0.0这行命令添加到你的~/.bashrc文件中，并让它生效。

用Ollama的拉取命令来下载DeepSeek-R1模型，比如ollama pull deepseek-r1:14b。

确保GPU驱动版本与所选的深度学习框架兼容，然后安装与GPU驱动相匹配的CUDA版本。根据DeepSeek-R1模型的要求，安装必要的依赖库。通过requirements.txt文件来完成，比如使用pip install -r requirements.txt命令。

最后用Ollama的运行命令来启动DeepSeek-R1模型，比如ollama run deepseek-r1:14b –gpu。在运行推理代码时，确保GPU驱动和CUDA已正确安装，并在代码中使用合适的设备映射来自动分配模型到GPU上。

以上就是DeepSeek-R1本地部署的GPU要求以及详细步骤啦。