哪里有满血版的 DeepSeek-R1？

有人整理了一个表格，上面有目前市面上能提供满血版的 DeepSeek-R1 的网站，我这里就不重复造轮子，直接贴上网址。

https://ccnk05wgo092.feishu.cn/wiki/WeGmwNVgLi9SFtkfwnacu6H5nfd?table=tblfZlmGJHoAYrQe&view=vewv6xDDG2

如何本地部署 DeepSeek-R1？

先声明一下，考虑到普通人都没有本地部署满血版 DeepSeek-R1 的能力和资金，所以我们这里默认指部署蒸馏版的小模型。

  1. **安装 ollama：**这个很简单，直接去官网（https://ollama.com/download）下载对应平台的软件直接安装就好。如果你是 Linux 用户，还可以使用下面的命令安装。

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

  2. 运行模型： 打开终端，直接运行 ollama run deepseek-r1:7b，ollama 会自动下载相关的模型文件。

    当然，你也可以根据需要选择不同的模型：

    模型名称运行命令
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bollama run deepseek-r1:1.5b
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bollama run deepseek-r1:7b
    DeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bollama run deepseek-r1:8b
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bollama run deepseek-r1:14b
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bollama run deepseek-r1:32b
    DeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bollama run deepseek-r1:70b

    ollama 默认下载的是 Github 上的模型，所以国内用户下载速度会很慢，甚至会失败。此时你可以使用国内魔塔社区提供加速的镜像：

    模型名称运行命令
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF
    DeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF
    DeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF

    比如，你要运行 7B 的模型，可以执行下面命令：

    ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF

    运行成功之后，你就可以直接对话了：

  3. 如果你想要使用 API 调用本地模型，可以参考下面的命令：

    # ollama 默认模型
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"deepseek-r1:7b", "prompt":"你是谁"}'
# 如果用的是加速镜像，那么模型名称应该是： modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF:latest
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF:latest", "prompt":"你是谁"}'

  4. 终端对话体验不好，所以推荐使用 ChatBox 客户端。直接去下载页面（https://chatboxai.app/en#download）下载对应平台的客户端安装即可。

    打开 ChatBox 客户端，点解左下角的“配置”菜单：

    在弹出的配置窗口中，选择“模型”标签，然后选择 “Ollama” 模型，再把 Ollama API 服务的地址填入（默认是http://127.0.0.1:11434）：

    然后你就可以在 ChatBox 中跟本地模型对话了：

DeepSeek 沟通的技巧

DeepSeek 的推理能力很强，所以你不需要使用什么复杂的提示词工程，直接大白话跟它沟通就好。事实上现在各个厂家的大模型的智商都提高了很多，你只要能描述清楚你的需求，它都能给你很好的反馈。如果在跟 AI 对话的时候，你能遵循以下原则，效果会更好：

通用公式

  • 角色："你是资深营销专家"
  • 任务："撰写小红书新品口红文案"
  • 背景："针对25-35岁职场女性，营造高级焦糖色氛围"
  • 要求："带emoji表情，正文分5点种草理由，500字以内"

1. 提问要具体，不要含糊

原则： 提问需清晰、聚焦，避免笼统或开放式问题。 示例：

  • 错误：“如何赚钱？” →
  • 正确：“如何通过兼职写作月入5000元以上？”

2. 只给目标，不给步骤

  • 原则： 不要给太多具体的步骤，这样反而限制 AI 发挥。简单来说就是：告诉我做什么，但不要“教我做事”。
  • 示例：
    • 错误：“给我生成一份xxx调研报告，你先到网上搜索材料，然后再写大纲。。。。” →
    • 正确：“给我生成一份xxx调研报告，充分发挥你的专业能力，不要陈词滥调，报告中所有的结论需要有过硬的证据。”

3. 提供背景信息

  • 原则： 涉及专业领域或个性化场景时，补充背景信息。不要让 AI 浪费算力去猜。
  • 示例：
    • 我是一个小学生，请给我解释一下什么是量子纠缠？ →
    • 我是编程新手，请用Python示例解释递归函数？

4. 给 AI 赋予一个角色

  • 原则： 给 AI 赋予一个角色，让它显得更专业一些。
  • 示例：
    • 你是一位电脑专家，请根据以下需求推荐一套电脑配置清单：用途：日常办公、软件编程，打游戏，看电影；预算：10000-15000 元人民币。
    • 你是一位资深的马拉松教练，擅长为不同水平的跑者制定训练计划。
    • 假设你是马斯克，请你运用第一性原理思维，分析一下为什么 DeepSeek 这个小团队能在 AI 领域取得如此大的成就？

5. 遇到不懂的要及时追问

  • 原则： 要充分利用 AI 的优势 ———— 有问必答，不怕麻烦。
  • 示例： “你刚刚说到xxxx理论，我没听懂，请详细展开解释一下。” 我非常喜欢这个句式，你可以从任何一个问题开始，然后从 AI 的回答中随便挑一个你感兴趣的内容让它展开说说，这样连续问上10次，然后你会发现，AI 就帮我们推开了一扇又一扇之前闻所未闻的知识大门。

6. 撞到南墙，立马回头

这里并不是让你发现 AI 不好用，就直接弃用的意思，而是说如果 AI 连续几次的回答你都不太满意，建议你优化一下提示词，换个角度或者形式，或者补充更多细节重新一问题，不要一遍又一遍地去点那个“重新生成”的按钮。

7. 使用元提示词

  • 原则： 直接问 AI 如何跟 AI 沟通，或者让 AI 反问你，帮你理清提问思路。
  • 示例：
    • 我是AI小白，请给我10条与 AI 正确对话的原则
    • 如果我想要 AI 帮我完成一份高质量的调研报告，我应该如何提问？
    • 我想在开发一个AI应用来帮公司降本增效，但目前不太清楚具体从哪些方面入手。 请向我提出 5 个关键性的问题，引导我深入思考， 最终找到产品创意方向。

8. 分步提问，拆解复杂任务

  • 原则： 将复杂问题拆分为多个步骤，逐步解决。一次问很多问题，AI 只会给你一个总结性的回答。
  • 示例： 如果你想要 AI 帮你分析全球气候变化的影响？可以先问原因，再分环境、经济等维度分析。

9. 提供正确的例子

  • 原则： 如果你发现反复调整提示词都得不到你想要的结果，可以尝试“做一遍给 AI 看看”。
  • 示例： 比如我经常会让 AI 给我设计AI工作流，然后导入到 Dify 直接使用。我会这样提问：“请把刚刚设计的工作流以 yml 格式输出，下面是工作流 yml 文件的正确格式：xxxxxx”

10. 说人话，别装X

  • 原则： 不要使用过于复杂的词汇（专有名字，缩写，行话，术语等），尽量使用通俗易懂的语言，除非你本身就是想问这个专业术语什么意思。
  • 示例：
    • 错误：“如何对大模型进行FT？” →
    • 正确：“如何对大模型进行微调训练？请给出具体的详细步骤以及用到哪些工具。”

11. 同步多轮对话，保持连续性

  • 原则： 延续前序对话时，引用关键点避免重复。
  • 示例：
    • 错误：“请问下一步的执行计划的风险是什么？” →
    • 正确：“按之前提到的营销策略，下一步执行计划的风险是什么？”

12. 尝试不同表述，突破局限

  • 原则： 可以让 AI 用不同的方式来回答同一个问题。
  • 示例：
    • “请用流程图来说明DeepSeek-R1的训练过程？”
    • “请用表格来展示 DeepSeek-R1 相比 OpenAI 的 GPT-4 有哪些优势？”

13. 实践验证，持续反馈

  • 原则： 与AI进行对话的过程中，给予及时的反馈是很重要的。如果AI的回答符合您的期望，可以表达肯定和感谢；如果回答不够满意，您可以提供具体的反馈，告诉AI您的期望和改进方向。
  • 示例：
    • “根据你提供的学习方法，两周后成绩提升10%，下一步如何巩固？”
    • “很好，你已经完全读懂了这篇文章，接下来请按照文中提到的方法，给我生成一篇“如何提高AI写作能力的文章”。
    • “上条数据与2023年统计不符，最新报告显示XX应为XX”。

14. 把 AI 当做一个平等的对话者

  • 原则： 通过提出开放性问题，跟 AI 平等对话，引导 AI 深入思考。
  • 示例： 有人说现在AI越来越像人了，而人确越来越像AI，你怎么看？

15. 多工具结合使用

要记住，我们的目的是解决问题，如果这个 AI 工具不能解决你的问题，可以尝试换个 AI 工具继续。通常要充分利用各个 AI 工具的优势，结合使用。 以写作为例，读取素材需要长上下文，一般我们用 Kimi 先处理一遍，然后配图的话可以用 Midjourney 生成，最后可以用 DeepSeek 润色，改正错别字。 如果你要把文章变成演示文稿的话，你还可以把文章导入 Gamma 生成PPT。