《Deepseek R1 本地部署完全⼿册》 版权归：HomeBrew Ai Club 作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表 模型参 数 Windows 配置要求 Mac 配置要求 适⽤场景 1.5B - RAM: 4GB - GPU: 集成显卡/现代CPU 24GB - GPU: RTX 3090（24GB VRAM） - 存储: 20GB - 内存: 32GB（M3 Max） - 存储: 20GB 复杂推理、技术⽂档⽣ 成 32B+ 企业级部署（需多卡并联） 暂不⽀持 科研计算、⼤规模数据 处理 2. 算⼒需求分析 模型 参数规 模 计算精 度 最低显存需 求 最低算⼒需求 DeepSeek-R1 (671B) 671B

在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring

· · · · · · · · · · · · 63 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 3.1.2 在单机上模拟部署生产环境集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 437 5 部署标准集群 453 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 459 5.2.1 在 TiKV 部署目标机器上添加数据盘 EXT4 文件系统挂载参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 459 5.2.2 检测及关闭系统 swap·

· · · · · · · · · · · · 79 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 79 3.1.2 在单机上模拟部署生产环境集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 504 5 部署标准集群 520 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 526 5.2.1 在 TiKV 部署目标机器上添加数据盘 EXT4 文件系统挂载参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 526 5.2.2 检测及关闭系统 swap·

· · · · · · · · · · · · 83 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 83 3.1.2 在单机上模拟部署生产环境集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 508 5 部署标准集群 524 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 530 5.2.1 在 TiKV 部署目标机器上添加数据盘 EXT4 文件系统挂载参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 530 5.2.2 检测及关闭系统 swap·

的崛起，微服务多个模块逐步被划分，包括注册中心、配置中心，如果从 产品定位上，期望定位简单清晰，利于传播，我们需要分别开源我们内部产品，这样又会分散我们 品牌和运营资源。另外大部分客户没有阿里这么大的体量，模块拆分过细，部署和运维成本都会成 倍上涨，而且阿里巴巴也是从最早⼀个产品逐步演化成 3 个产品的，因此我们最终决定将内部三个 产品合并统⼀开源。定位为：⼀个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平 在系统开发过程中通常会将⼀些需要变更的参数、变量等从代码中分离出来独立管理，以独立的配 置文件的形式存在。目的是让静态的系统工件或者交付物（如 WAR，JAR 包等）更好地和实际的物 理运行环境进行适配。配置管理⼀般包含在系统部署的过程中，由系统管理员或者运维人员完成这 个步骤。配置变更是调整系统运行时的行为的有效手段之⼀。 配置管理 (Configuration Management) 在 Nacos 中，系统中所有 （zhangsan、lisi、wangwu）。同样会生成对应的 Namespace Id。然后使用 Group 来区分不 同环境的配置。如下图所示： 27 > Nacos 架构 配置存储模型（ER 图） Nacos 存储配置有几个比较重要的表分别是:  config_info 存储配置信息的主表，里面包含 dataId、groupId、content、tenantId、encrypt edDataKey

对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行 Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误 Open AI o3mini 能够直接调用DALLE，根据分析结果和任务需求高效绘制各类可视化图 表，部分较为复杂的图表可能出现数据错误或无法生成的情况。 Claude 3.5 sonnet 暂时不能直接绘制出可视图表，需要将绘图 代码复制到本地运行。 Kimi k1.5 结合数据样本和分析结果，提供多种可视化 船票等级的票价分布） DeepSeek R1 能够结合数据样本和分析结果，提供多种可 视化图表绘制方案，但暂时不能直接绘制出 可视图表，需要将对应的绘图代码复制到本 地运行制作图表。  柱状图（生还者和遇难者的比例、按船舱等级分类的生还情况） 结论 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 DeepSeek

本。开发者免费下载大模型以后，会在自己的计算机资源上进行大模型应用的开发和调试。大模 型厂商提供一些技术支持即可。同时因为大模型运行在本地，开发者在构建大模型应用时，为了 物理部署上的便利，很可能会在应用与模型之间创造出物理部署上的耦合性。 当然这种“开源策略”不是进攻的方法，而是“先为不可胜，以待敌之可胜”。目标是以最 小的代价，尽可能多地消耗闭源对手的资源与心气。 顾钧 资深开发者社区运营专家，目前担任杭州映云科技 无商业限制的基座的可能性也很高。小应 用开发商很可能很容易获得一个低成本 serving 的“量化小基座”。 “7B”是一个 magic number！无论是 RAG 里的向量表征模型，还是文生图、文本识别 （OCR）、语音合成（TTS）、人脸识别等等垂直领域，一个 1B~7B 的小模型已经可以满足很 多生产、应用需要，并且效果也在逐步推高【8，9，10】。这些模型，作为智能体的“三头六臂”， 软件研发应 用大模型国内现状调研报告》，多数团队在 10-40%之间，如图 1 所示。 图 1 大模型（LLM）在编程上的应用及其生成代码的采纳率 在 2024 年，我们还看到了“AI 程序员”Devin 的诞生，Devin 能够独立完成复杂的编码和 调试任务、自主查找和修复代码库中的错误，构建和部署应用程序。在 SWE-bench 编码基准测 试中，Devin 能够解决 GitHub 中

PDF 作者：郭震 2025.2.3 目录 1 本地部署并运行 DeepSeek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1 为什么要在本地部署 DeepSeek . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 . . . . . . . . . . . . . 11 4 参考文献 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1 1 本地部署并运行 DeepSeek 1.1 为什么要在本地部署 DeepSeek 在本地搭建大模型（如 DeepSeek）具有多个重要的优势，比如： 1. 保护隐私与数据安全。数据不外传：本地运行模型可以完全避免数据上 传至云端，确保敏感信息不被第三方访问。 R1，开源免费，性能强劲 • 本教程搭建方法 零成本，不需花一分钱。 • 为了照顾到大部分读者，推荐的搭建方法已将电脑配置要求降 到最低，普通电脑也能飞速运行。 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 一共只需要三步，就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。 第一步，使用的是 ollama 管理各种不同大模型，ollama 比较直接、干净， 一键下载后安装就行，安装过程基本都是下一步。