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DeepSeek-R1‌是幻方量化旗下的AI公司深度求索（DeepSeek）研发的推理模型。该模型采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务‌。模型背景和功能。DeepSeek-R1是基于R1-Zero的增强版本，采用了修改后的训练工作流程开发。R1-Zero是通过纯强化学习训练的，而R1则在R1-Zero的基础上，利用少量人工标注的高质量数据进行冷启动微调，然后再进行纯强化学习训练‌34。这种训练方式使得R1在推理能力上表现出色，能够在仅有极少标注数据的情况下显著提升其推理能力‌。

MAC系统

• 适用于Mac用户的实用步骤。
• 在断网的时候仍然能使用并且可以看到思考过程的 deepseek 本地部署。

1. ollama

（1） 下载地址：

果下载速度特别慢，

（2）安装ollama

（3）打开终端，输入

这条命令适用于内存在16Gb及以上的，如果内存更大，也可以选择其他版本，实测14b和32b答案差不多，但是32b速度会慢的比较多。

这里会需要一定的时间下载，需要稍微等待。

终端在这里

1. chatbox

（1）下载地址：

（2）安装

（3）设置 选择作为模型供应方，选择作为模型。

1. 和deepseek对话

接下来就可以在本地对话了，即使电脑没联网也可以。

这里的deepseek会展示它的

非常有意思，思路很清晰，非常有趣。

人能从中学到一些。

Windows系统

「【电脑软件】DeepSeek R1-7b模型 整合包」来自UC网盘分享，不限速下载链接：

https://drive.uc.cn/s/b16e381d731e4

「【电脑软件】DeepSeek R1-7b模型 整合包」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」

链接：https://pan.quark.cn/s/f77b1e585cc7

教程开始！

1️⃣下载与安装
👉 进入LM Studio 官网，选择适合自己系统的版本（这里选择 Windows 版）

https://lmstudio.ai/?ref=producthunt

👉 下载完成后，双击安装，可以自定义安装路径，模型文件也能存放在任意大空间的磁盘里，方便管理。

免费支持我们的打卡区！！

拜托大家在看文章的同时，点击下方小K**，无需成本的赞赏；你的这个小小举动，对我而言是极大的鼓励，拜托了！好人一生平安~

好心人，摸一下这张小K**吧👆👆👆

2️⃣设置中文
👉 运行软件，点击右下角的“设置”按钮→语言→简体中文，即可完成语言切换。

3️⃣下载无限制版模型
📥模型下载地址：「【电脑软件】deepseek破除限制」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」链接：https://pan.quark.cn/s/cc5aefe02dba
🔹感谢 T8star-Aix 分享！
🔹带有 “abliterated” 后缀的模型是无限制版本，可自由交互。
🔹模型性能参考（以 RTX 3060 为例）：

• 7B 模型：1秒 7-10字，流畅运行
• 14B 模型：1秒 2字，稍慢
• 32B 模型：10秒 1字，较吃显卡性能（RTX 4090 可流畅运行，内存尽量不要低于32GB）

4️⃣存放模型文件
📂下载的模型需放入：（确保文件夹结构正确）。

👉 进入 LM Studio，点击左侧文件夹图标→模型目录→更改路径至 Models 文件夹（不要深入子目录）。

👉路径正确，模型就会自动出现！🎉

5️⃣加载与优化模型
👉 进入软件，点击左上角对话图标→加载模型。

👉 选择合适的模型（如 14B），调整设置：

✅上下文长度：适中，避免资源消耗过大

✅GPU 使用率：拉满
✅CPU 使用率：建议 80%

👉点击加载，等待蓝条进度完成，即可开始聊天！

6️⃣自定义角色设定
🔹在“基础设定”栏填入设定
🔹AI 会自动代入设定，无需每次重复输入！
💡测试体验后，这个版本可以自由聊天！本文思路参考小黑盒Honglizi

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

这份 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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