國家級平臺上線DeepSeek大模型，本地化極簡部署指南來了！

來源：數(shù)據(jù)觀綜合 時間：2025-02-08 16:26:24 作者：

　　近日，DeepSeek大模型正式上線國家級平臺，標志著我國在人工智能領域邁出了重要一步。

　　DeepSeek大模型上線國家級平臺

　　人民網(wǎng)消息顯示，目前DeepSeek-R1、V3、Coder等系列模型已登陸國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺，用戶無需下載到本地部署，即可在線完成DeepSeek系列模型的推理、部署及定制化訓練與開發(fā)。其中，DeepSeek-R1模型提供一鍵推理服務，無需下載本地；還可根據(jù)私有化需求，引入專有數(shù)據(jù)，對模型進行定制化訓練和開發(fā)。此次上線不僅展示了DeepSeek在技術上的領先優(yōu)勢，也為廣大用戶提供了更加便捷的AI服務。

　　新華社、環(huán)球網(wǎng)等媒體點評稱，DeepSeek 模型依托國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺 “普惠易用、豐富好用” 的算力服務，能夠為海量中國企業(yè)與用戶提供高性能、高性價比、高可信的選擇。當智能算力不足時，國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺所提供的豐富異構算力資源和跨域調度算力功能，能夠確保推理任務的流暢運行，為大規(guī)模 AI 應用提供可持續(xù)的算力保障。

　　國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺：國家級的創(chuàng)新之舉

　　國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺作為科技部2023年啟動建設的國家級項目，承載著促進超算算力一體化運營、打造國家算力底座的重要使命。為推進這一宏大工程，科技部成立了工作推進組、總體專家組以及超算互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合體，由時任科技部副部長相里斌擔任工作推進組組長，中科院院士錢德沛擔任總體專家組組長。

　　錢德沛院士指出，國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺以互聯(lián)網(wǎng)思維構建國家超算基礎設施，打破了傳統(tǒng)算力資源分散的局面，實現(xiàn)了資源的深度整合。通過該平臺，用戶可便捷獲取所需資源，避免了重復的技術性開發(fā)，降低了創(chuàng)新門檻，提高了科研與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。在國際上，尚無類似平臺的先例，中國打造國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺，彰顯了在算力領域敢為人先的創(chuàng)新勇氣與探索精神。

　　該平臺還是全國算力資源的統(tǒng)籌調度中心。在算力被視為新質 “能源” 的今天，算力水平已成為衡量國家科技與經(jīng)濟實力的關鍵指標。國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺官網(wǎng)顯示，平臺致力于連接算力產(chǎn)業(yè)上下游及供需雙方，實現(xiàn)超算、智算等全國算力資源的統(tǒng)一調度與高效配置，這是打造國家算力底座的關鍵所在。

　　自2024年4月正式上線以來，截至今年1月，平臺已連接14個省份的20多家超算和智算中心，入駐300多家算力服務商，展現(xiàn)出強大的資源匯聚與整合能力。

　　DeepSeek-R1 本地化極簡部署簡明指南（Ollama可視化方案）

　　【準備工作】

　　硬件要求：配備NVIDIA顯卡的電腦（顯存≥8GB），建議預留20GB磁盤空間

　　網(wǎng)絡準備：確?？稍L問 https://ollama.com

　　一、Ollama安裝（以Windows為例）

　　步驟1：下載安裝包

　　訪問[Ollama官網(wǎng)](https://ollama.com)→點擊「Download→選擇Windows版本

　　步驟2：安裝ollama

　　雙擊安裝包→保持默認選項→點擊「Install」

　　出現(xiàn)「Installation complete」提示即成功

　　步驟3：驗證安裝

　　右鍵點擊Windows開始菜單 ，選擇「終端(管理員)」，在「終端」界面輸入：

　　ollama——version

　　這時[版本信息] 應顯示類似“ollama version 0.1.25”這樣的版本號

　　以上操作也可以采用在鍵盤上按下Win鍵+R，在調出“運行”中輸入“cmd”打開「終端」后輸入指令：

　　powershell

　　ollama——version

　　二、模型部署流程

　　步驟1：獲取模型文件

　　在D盤創(chuàng)建專用文件夾：AI_Models\deepseek-R1

　　也可在「終端」輸入：

　　powershell

　　mkdir D:\AI_Models\deepseek-R1

　　步驟2：編寫配置文件

　　在上面所建的“deepseek-R1”文件夾內通過Windows的“記事本”編寫并創(chuàng)建“Modelfile”文件，內容如下：

　　FROM deepseek-ai/deepseek-R1:latest

　　PARAMETER temperature 0.7 # 控制生成隨機性

　　PARAMETER num_ctx 4096 # 支持4K上下文

　　步驟3：執(zhí)行部署命令

　　在文件夾內按住Shift+鼠標右鍵，在彈出的選單中選擇「在此處打開Powershell窗口」→輸入：

　　ollama create deepseek-r1 -f .\Modelfile

　　觀察終端顯示的下載進度條（約需15-30分鐘）

　　三、可視化交互（推薦使用 Open WebUI）

　　步驟1：安裝Docker

　　訪問Docker官網(wǎng)[Docker Desktop](https://www.docker.com/) →下載安裝→完成基礎配置

　　步驟2：啟動Web服務

　　在「終端」執(zhí)行：

　　powershell

　　docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

　　步驟3：訪問控制臺

　　在瀏覽器界面輸入地址 http://localhost:3000，找到「注冊賬號」完成注冊，選擇「DeepSeek-R1」模型

　　在對話框中輸入測試問題：“如何理解DeepSeek-R1的推理過程” ，查看生成結果。

　　四、配置優(yōu)化

　　【方案1：量化加速】

　　修改“Modelfile”添加量化參數(shù)：

　　QUANTIZATION q4_0 # 啟用4bit量化（顯存需求降至6GB）

　　【方案2：多GPU分配】

　　在啟動時指定顯卡：

　　powershell

　　OLLAMA_NUM_GPU=2 ollama run deepseek-r1 # 使用前兩塊GPU

　　五、常見問題診斷

　　癥狀1：生成速度慢

　　解決方式：

　　打開[GPU監(jiān)控] →檢查顯存占用情況→[調整量化等級]→[關閉其他GPU應用]

　　癥狀2：中文輸出亂碼

　　解決方式：

　　在WebUI→Settings→將「Default Language」設置為「中文」

　　部署后建議首次運行時打開任務管理器觀察GPU負載，正常情況 GPU利用率應波動在60-80%，顯存占用穩(wěn)定在7-8GB。

責任編輯：張薇