在 Windows 上部署 DeepSeek‑R1(深度求索发布的一系列推理大模型,含 1.5B / 7B / 8B / 14B / 32B / 70B / 671B 等尺寸),通常分为 本地轻量部署 和 高性能/大模型部署 两类。下面按「最小可行 → 推荐配置 → 企业级」说明。
一、最常用方案(推荐大多数人)
Ollama + DeepSeek‑R1(蒸馏版)
1️⃣ 软件依赖
- Windows 10 / 11(64 位)
- Ollama
- (可选)Open WebUI
2️⃣ 硬件最低要求
| 模型规模 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|
| 1.5B | 8GB RAM,CPU | 无独显也可 |
| 7B | 16GB RAM | 8GB 显存(RTX 3060) |
| 8B | 16–32GB RAM | 8–12GB 显存 |
| 14B | 32GB RAM | 16GB 显存(RTX 4080) |
3️⃣ 部署命令
ollama run deepseek-r1:7b
二、使用 GPU 加速(NVIDIA)
必需条件
- NVIDIA 显卡(RTX 20 系及以上)
- 安装:
- CUDA 12.x
- cuDNN
- Ollama 自动调用 GPU
✅ 查看是否使用 GPU:
ollama ps
三、大模型部署(32B / 70B / 671B)
方案 A:单机高配
- Windows + WSL2 + vLLM / llama.cpp
- 显存需求(粗略):
- 32B:24–48GB
- 70B:≥80GB(如 A100 / 4090×2)
- 671B:不适合普通 Windows
方案 B:API 调用(最现实)
- 使用 DeepSeek 官方 API
- Windows 只做客户端
四、CPU -only 部署(应急)
- 使用
llama.cpp - 速度慢,仅适合 1.5B / 7B 测试
五、总结建议
✅ 普通用户
→ Ollama + DeepSeek‑R1:7B
✅ 开发者
→ Ollama + Open WebUI
✅ 企业/研究
→ 云端 API 或 Linux 服务器
如果你愿意,我可以:
- 给你 一步步 Windows 安装教程
- 帮你 选型(你的电脑能跑哪个模型)
- 教你 用 UI 界面使用 DeepSeek‑R1
你现在是 自用 / 开发 / 企业部署?