如何在Windows安装DeepSeekR1

在 Windows 上安装 DeepSeek-R1（深度求索公司推出的推理大模型）主要有 本地部署 和 在线使用 两种方式。下面我按「最推荐 / 最省事 → 本地部署」的顺序给你完整说明。

一、最简单方式（不安装，直接用）

如果你只是想用 DeepSeek-R1，而不是研究模型本身：

✅ 官方在线使用（推荐）

• 官网：https://www.deepseek.com
• 网页版直接支持 DeepSeek-R1
• 无需安装、无需显卡

适合：

• 普通用户
• 写代码 / 推理 / 数学 / 分析任务

二、本地安装 DeepSeek-R1（Windows）

✅ 方式一：使用 Ollama（最推荐 ✅）

这是 Windows 上最简单、最稳定 的方式。

1️⃣ 安装 Ollama

1. 打开官网：https://ollama.com
2. 下载 Windows 版本
3. 安装后重启（确保 ollama 命令可用）

验证：

ollama --version

2️⃣ 拉取 DeepSeek-R1 模型

打开 PowerShell / CMD，执行：

ollama pull deepseek-r1

可选版本（根据显存）：

ollama pull deepseek-r1:7b
ollama pull deepseek-r1:14b
ollama pull deepseek-r1:32b

3️⃣ 运行 DeepSeek-R1

ollama run deepseek-r1

你就可以直接在终端对话了 ✅

4️⃣ 显存建议（很重要）

没有独显也可以用，但速度会慢。

✅ 方式二：使用 LM Studio（图形界面）

适合 不想敲命令 的用户。

步骤：

1. 下载：https://lmstudio.ai
2. 打开后搜索：DeepSeek R1
3. 下载模型
4. 直接聊天

✅ 支持 GPU / CPU
✅ 界面友好

✅ 适合新手

三、进阶方式（开发者）

✅ 使用 Hugging Face + Transformers

适合：

• 有 Python 基础
• 想做二次开发

环境准备

conda create -n deepseek python=3.10
conda activate deepseek
pip install torch transformers accelerate

示例代码

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"deepseek-ai/DeepSeek-R1",
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1")
prompt = "请解释什么是强化学习"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

⚠️ 需要 大显存 + 耐心

四、常见问题

❓ Windows 能用吗？

✅ 可以，Ollama 和 LM Studio 都原生支持 Windows。

❓ 没有显卡能跑吗？

✅ 可以，但速度慢（CPU 推理）。

❓ 和 ChatGPT 有啥区别？

• DeepSeek-R1 是 推理优先模型
• 数学 / 代码 / 逻辑能力很强
• 可本地离线运行

五、我可以进一步帮你

你可以直接告诉我：

• ✅ 你的 Windows 版本
• ✅ 是否有 NVIDIA 显卡
• ✅ 想 聊天 / 写代码 / 本地部署 / 开发

我可以给你 定制安装方案 或 一步步截图级教程。