2025年deepseek R1 大型模型本地安装部署(文件+教程)本地部署,超低训练成本

2025年deepseek R1 大型模型本地安装部署(文件+教程)本地部署,超低训练成本

2025年deepseek R1 大型模型本地安装部署(文件+教程)本地部署,超低训练成本-1

课程介绍:

2025年deepseek R1 大型模型本地安装部署(文件+教程)。教程涵盖详细的 1 万字提示词技巧,从基础到进阶,新手也能快速上手。提供完整安装文件,适配 Windows、MAC 不同芯片。搭配视频教程,直观展示从软件安装、模型导入到测试使用的全流程。更有多款不同参数的大模型文件,满足你的多样需求。

注意:如果你是win系统,要求N卡,显存6G以上,不适合电脑小白操作!

课程目录:

├─1.安装文件

│ │ Chatbox-1.9.1-Setup.exe

│ │ OllamaSetup.exe

│ │

│ └─MAC安装包

│ │ MAC安装和使用ollama运行大语言模型文字教程.docx

│ │ Ollama-darwin.zip

│ │

│ └─chatbox

│ ├─inter芯片

│ │ Chatbox-1.9.5.dmg

│ │

│ └─M系列芯片

│ Chatbox-1.9.5-arm64.dmg

├─2.视频教程

│ 1.电脑上安装ollama软件.mp4

│ 2.网页在线安装大模型.mp4

│ 3.电脑端本地导入大模型教程.mp4

│ 4.安装chatbox用户界面并测试使用.mp4

└─3.大模型

│ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf

│ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf

│ Modelfile

│ phi-4-Q4_K_M.gguf

│ qwen2.5-7b-instruct-q4_0.gguf

├─2月更新Deepseek14B模型

│ deepseek-r1-distill-qwen-14b-q4_k_m.gguf

├─2月更新Deepseek32B模型

│ └─推荐N卡独显8g以上使用

│ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf

└─2月更新Deepseek8B模型_

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q4_K_M.gguf

安装和使用ollama运行大语言模型文字教程.docx

1万字deepseek提示词技巧保姆级新手教程(持续更新中…).txt

折腾显卡显存那些事儿

看着桌面上那个OllamaSetup.exe图标点下去的时候手指头有点抖,毕竟上次搞CUDA驱动把系统整崩了的阴影还在,这次教程包里居然连N卡6G显存都算最低门槛了,老黄这刀法真是越来越精准,我那吃灰的GTX1660Ti刚好卡在及格线上喘气儿,跑7B模型时候风扇转得跟直升机起飞似的,机箱嗡嗡响得让人担心它下一秒就要散架。

苹果芯片用户偷着乐

隔壁用M2 Max的同事倒是轻松得很,解压完Ollama-darwin.zip就直接在终端敲命令跑起来了,ARM架构的效率优势在这种场景下简直碾压,Chatbox-1.9.5-arm64.dmg拖进应用程序文件夹就完事,连环境变量都不用配,苹果生态这种闭源设计有时候真能省不少麻烦事儿,不过代价就是那个32B大模型别想了,再强的M3 Ultra也扛不住那么大的参数量。

视频教程第四步测试模型响应速度那段特别实用,暂停了七八次才搞明白怎么在Chatbox里切换不同的gguf文件,官方给的Modelfile模板其实隐藏了不少坑,新手直接套用经常报错维度不匹配,得手动调整context_size参数,2048和4096的效果差得不是一星半点,尤其是处理长文档时候特别明显。

提示词玄学实践录

那篇1万字的提示词指南前半截全是基础语法看得人犯困,翻到进阶章节才来劲,用##角色扮演##嵌套&&条件触发&&的操作简直打开新世界大门,让R1模仿莎士比亚写Python代码结果产出四不像的诗体注释,调试了五六个版本才摸清温度系数和top_p参数的平衡点,这东西跟炒菜火候似的全靠手感,文档里写的0.7根本不适合中文场景。

深夜跑32B模型生成小说被老婆骂电费单要爆表,毕竟双3090显卡火力全开时候整层楼电闸都在跳,后来发现蒸馏版的Qwen-14B-Q4精度损失比想象中小,响应速度却快了三倍不止,量化技术这两年进步确实猛,早年间7B模型跑起来都卡成PPT的日子一去不复返了。

避坑指南血泪史

Windows环境变量设置错误导致Ollama反复报缺dll的错误码,翻了三个技术论坛才找到要用管理员身份运行powershell重置注册表,mac用户也别笑,M系列芯片装x86转译包可能触发内核崩溃,必须彻底卸载Rosetta重装纯净版系统,这些踩雷经验教程里压根没提,都是重启二十多次换来的宝贵教训。

最新更新的Llama-8B模型在语义连贯性上反而超越了大参数版本,可能是知识蒸馏过程中保留了关键特征矩阵,做自动报告生成时段落衔接更自然,不过数学推理能力确实弱了些,解个二元一次方程都能把系数弄反,看来鱼与熊掌终究不可兼得。

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