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DeepSeek R1 是一款开源 AI 模型，其性能可与 OpenAI 的 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet 等顶级模型媲美，尤其在数学、编程和推理等任务上表现出色。最重要的是，它是免费、私密的，可以在本地硬件上离线运行。

DeepSeek R1 提供多个参数规模的版本，从轻量级的 1.5B 参数模型到高性能的 70B 版本。它基于 Qwen 7B 架构的精简优化版本，既保持强大性能，又具备更高的计算效率。

其主要亮点包括：- 完全开源，可自由使用。- 支持本地运行，无需依赖云服务器。- 数据完全可控，确保隐私安全。

本地运行 AI 模型有以下优势：

• 隐私保障：所有数据均存储在本地，避免敏感信息泄露。
• 零额外成本：DeepSeek R1 免费运行，无需订阅或额外费用。
• 完全控制：可以进行微调和本地优化，无需外部依赖。

步骤 1：安装 Ollama

Ollama 是一款本地 AI 运行工具，可帮助用户轻松运行 DeepSeek R1。

• 下载地址：https://ollama.com/download
• 安装完成后，Ollama 提供了在终端直接运行 AI 模型的功能。

步骤 2：下载 DeepSeek R1 模型

在终端中运行以下命令，根据你的硬件选择合适的模型：

如果你不确定选择哪个版本，可以运行默认指令：

默认情况下，该指令会下载 7B 版本。

模型下载速度取决于网络状况，可能需要几分钟到几十分钟不等。

步骤 3：安装 Chatbox（可选）

为了获得更好的交互体验，可以安装 Chatbox 作为 GUI 界面。

• 下载地址：https://chatboxai.app/en#
• 安装完成后，进行以下配置：
• 在“配置 API 模型”选项中选择 Ollama API。
• 设置 API 主机为：http://127.0.0.1:11434
• 选择 DeepSeek R1 作为默认模型。
• 保存设置。

成功安装后，你可以测试 DeepSeek R1 的能力。例如，让它生成一个用 Python 编写的贪吃蛇游戏代码。

输入 Prompt：

示例代码（优化修正版本）：

运行这个程序前需要确保：

1. 已安装 Python 环境

2. 需要安装 `turtle` 模块（通常 Python 标准库自带）

操作说明：

- W键：向上移动

- S键：向下移动

- A键：向左移动

- D键：向右移动

- 吃到红色食物会增长身体并加分

- 撞到墙壁或自己身体会游戏重置

游戏特点：

1. 简单的图形界面

2. 分数统计功能

3. 碰撞检测

4. 蛇身自动增长机制

5. 游戏失败重置功能

你可以根据需求进一步添加以下功能：

- 添加开始/暂停按钮

- 增加难度等级

- 记录最高分

- 添加音效

- 设计更复杂的关卡

通过本教程，你已经成功在本地部署了 DeepSeek R1，无论你是 AI 爱好者、开发者，还是仅仅对本地 AI 感兴趣，都可以尝试运行并训练自己的专属 AI 资料库。

借助 Ollama 和 Chatbox 等工具，本地运行 AI 变得更加简单和高效。现在就开始探索吧！

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。

事实上，

继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 分享出来：包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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