今天，手把手教大家在本地部署DeepSeek R1，并将其集成到Dify中，实打实提升你的工作效率！

一、本地部署模型

本部分介绍在本地通过ollama部署DeepSeek R1。

1、安装ollama

在ollama官网，选择操作系统，下载ollama应用程序并安装

命令行输入ollama，出现下面的提示，则说明安装成功。

2、部署deepseek模型

在ollama官网，点击「Models」，选择第一个「DeepSeek R1」

根据自己的显存选择对应的版本大小。

模型名称	参数规模（b）	显存需求（FP16，GB）	显存需求（4位量化，GB）
7b模型	7	16	4
16b模型	16	37	9
67b模型	67	154	38
236b模型	236	543	136
671b模型	671	1543	386

推荐GPU：
- 7B和16B之类的较小型号，消费者GPU（例如NVIDIA RTX 4090）是合适的。
- 较大的模型，超过1000亿个参数的模型，通常需要数据中心GPU，例如NVIDIA H100或分布式设置中的多个高端消费者GPU。

如何查看自己电脑显存呢？

在windows10电脑上，右键点击左下方的Win10图标，弹出下拉菜单，选择【运行】选项并点击进入运行对话窗口，在运行对话窗口内输入dxdiag命令【主要查看N卡】。

计算：电脑显存==>16112MB / 1024MB约等于16GB，选择最小7B参数的模型。

点击7b，然后在右侧会出现下载命令：

将下载命令复制，到命令行中执行：

下载之后，就可以通过命令行和大模型进行对话了：

通过命令行和大模型进行对话不太方便，接下来，介绍一下将其集成到Dify中，通过可视化的方式调用。

二、Dify中配置DeepSeek R1

登录到已经部署好的Dify中，点击设置，在「模型供应商」选择「ollama」

「模型名称」填：deepseek-r1:7b。

「基础URL中」，若ollama和Dify是同一台机器部署，并且Dify是通过Docker部署，那么填http://host.docker.internal:11434，

其他情况填http://localhost:11434，填完之后点击保存即可。

三、创建应用

在Dify中创建一个应用来使用DeepSeek R1模型。

创建一个「聊天助手」，填写「应用名称」和「描述」，点击创建：

选择添加好的DeepSeek R1模型：

需要注意的是，DeepSeek R1是一个推理模型，不支持函数调用，也就是说无法集成在DIfy的智能体中，但是DeepSeek V3可以。

没有联网的deepseek-r1存在严重的幻觉。

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