DeepSeek-R1

DeepSeek 开源了完整的 deepseek-r1 671B 的权重，同时也开源了一些蒸馏出来的小的Disstill 小模型。从论文给出的评测表看，蒸馏出的 qwen-14b 模型的能力完全不输 OpenAI-o1-mini。

接下来，我们可以借助 LMStudio 本地部署 DeepSeek-R1-Disstill 系列模型，并部署 API 可以接入到 cursor 等 AI IDE 中。

LMStudio

LM Studio 是一款功能强大的本地部署大模型的工具。LMStudio 强调本地化操作，确保数据隐私和安全，特别适合处理敏感数据的场景。它支持跨平台使用，能够在 Windows、macOS 和 Linux 系统上运行，满足不同用户的需求。无论是初学者还是资深开发者，LM Studio 都能提供灵活的工具和便捷的操作体验，助力机器学习项目的快速推进。

Step 1：下载LMStudio

大家可以在LMStudio的官网下载对应的安装包，支持 Windows，Linux，MacOS。

📌

Github Link: https://github.com/lmstudio-ai/lmstudio.js

LMStudio 官网: https://lmstudio.ai/

注：请下载0.3.9版本，本教程仅适用于该版本。

Step 2：更换模型下载源及模型下载路径

LMStudio 的默认模型下载地址为 Hugging Face 平台，但由于众所周知的原因，我们需要设置一下国内可访问的 HF 镜像源。一共需要修改两个文件。

Step 2.1 ：修改模型下载源

• 首先打开 LMStudio 的下载安装位置，如果你忘记刚刚下载到哪里了，可以右键点击桌面上的 LMStudio 的图标，点击属性。点击“打开文件所在位置”即可。

• 一共需要修改两个文件，如下所示：

📌

• LMStudio文件位置\resources\app.webpack\renderer\main_window.js
• LMStudio文件位置\resources\app.webpack\main\index.js

main_window.js 文件有点大，使用 windows 自带的文本编辑器打开可能会有点慢，建议使用 vscode 打开，全部替换。

https://huggingface.co/https://hf-mirror.com/

将https://huggingface.co/全部替换为https://hf-mirror.com/，然后重新打开LMStudio即可。

Step 2.2 ：下载模型并进行对话

• 修改完成之后重新打开 LMStudio，首先点击左侧的放大镜按钮，在搜索框搜索r1，然后点击下面的搜索结果，进行下载即可。

注：如果此处没有搜索结果的话，请返回上一步检查是否替换完全，或是检查电脑网络问题。

• 然后就可以在 LMStudio 的主界面进行对话啦，这里我使用了 deepseek-r1-distill-qwen-7b 进行提问" Strawberries 有几个 r ？"经典问题哈，也是回答正确！

我的设备是笔记本的 3060，显存 6G。LMStudio 加载模型，当你的显存不够用时，会使用内存加载一部分参数，所以显存小也是可以本地部署一下的。

Step 2.3 ：部署 r1 api

• 点击 LMStudio 主界面的第二个按钮，可以进入开发者界面，打开此处的 api 部署服务，并在 Setting 中选择全部打开，这样就算 windows 部署 LMStudio 之后也可以在wsl 中访问到服务。

结语

希望这个教程可以帮到大家，在 DeepSeek 遭受 DDOS 攻击无法使用之时。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

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。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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