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主要由来自于大学的研究生组成的团队，本平台从事机器学习与深度学习领域，主要在人脸检测与识别，多目标检测研究方向。本团队想通过计算机视觉战队平台打造属于自己的品牌，让更多相关领域的人了解本团队，结识更多相关领域的朋友，一起来学习，共同进步！

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淘宝卖DeepSeek安装包一月赚数十万？我们免费教你本地部署DeepSeek-R1

计算机视觉研究院 · 公众号 · · 2025-02-13 10:10

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当看到这条消息时，机器之心编辑部陷入了集体沉默。作为一个免费开源的模型，DeepSeek 竟能让倒卖商如此大赚特赚，也着实让人震惊。而这也从侧面佐证了 DeepSeek 模型引发的本地部署热潮是多么汹涌。

图源：微博 @扬子晚报

转自网络

下载地址：https:/ /ollama.com/download

具体该选择哪个版本，我们先得了解自己的硬件配置情况。dev.to 开发者社区 Avnish 写了一篇文章，简单总结了 DeepSeek-R1 不同规模版本的硬件需求，可作参考：

图源：https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8

这里我们以 8B 版本为例进行演示：打开你设备上的终端工具，运行

ollama run deepseek-r1:8b

接下来就是等待模型下载完成。（Ollama 现在也支持直接从 Hugging Face 拉取模型，命令是 ollama run hf.co/{用户名}/{库}:{量化版本}，比如 ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0。）

模型下载完成后，你就可以直接在这个终端中与下载好的 8B 版 DeepSeek-R1 聊天了。

pip install open-webui

运行 Open WebUI：

open-webui serve

https://huggingface.co/collections/unsloth/deepseek-r1-all-versions-678e1c48f5d2fce87892ace5

有相关需求的你可以联系我们！

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