标题：别再被DeepSeek R1本地部署割韭菜，我帮你把坑都踩遍了

买它！趁着过年有空学起来。

春节期间，DeepSeek搅动了全球市场。智能键盘日销近百万，博主课程日入五万，仿冒网站涌现2650个，DeepSeek官方紧急声明。

用户体验不佳，服务器繁忙。开源策略催生本地部署教程，成为新的AI秘籍。

今天，不用998，也不用98，我们提供本地部署DeepSeek R1的教程。但未全部完成。

满血版R1模型参数高达671B，需404GB存储和1300GB显存。普通玩家难以实现。

转向DeepSeek R1四款蒸馏小模型：

• DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
• DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

海外博主整理配置参考，满足VRAM要求即可运行。

本地部署R1小模型，两种方法，一学就会：

1. LM Studio：下载安装，修改语言，搜索deepseek-r1下载，一键启动。
2. Ollama：安装Ollama，打开命令行工具，输入代码指令，开始下载。

使用LM Studio好处是无需代码、界面友好，但对性能要求高。Ollama对性能要求低，但需熟悉命令行。

能跑是能跑，但……LM Studio优化模型在消费级硬件上的运行。建议调整推理参数。

温度、上下文溢出处理、CPU线程、采样策略等影响模型表现。

更大参数量不一定更好。32B和70B模型各有优劣。

本地部署优势：敏感数据不上云，断网可用，免API费用。但不联网知识库更新受限。

本地部署常用功能：打造知识库。32B模型效果一般，上下文窗口限制。

本地部署建议：不建议“越狱”，推荐正规渠道发布的小模型。

Hugging Face展示完整DeepSeek-R1模型，成本约6000美元。

结论：蒸馏版DeepSeek R1适合简单操作，但性能有限。企业用户、开发者或对隐私有需求的用户可考虑本地部署，但需了解局限性。