三步快速实现 Mac 本地部署 Deepseek-R1 模型（附教程）

最近几天，DeepSeek发布 R1 模型，点燃了整个AI圈。DeepSeek-R1的发布，可以说是国产 AI 技术的一个重要里程碑，R1 模型在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，能在仅有极少标注数据的情况下，大幅度提高模型推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能赶超 OpenAI o1 正式版。

瓦罗兰特顶级C位

997人浏览 · 2025-03-12 11:15:04

瓦罗兰特顶级C位 · 2025-03-12 11:15:04 发布

目前，DeepSeek开源了DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero两个模型，并通过模型蒸馏，开源了 6 个小模型（1.5b、7b、8b、14b、32b、70b）。

本篇文章会为大家演示，如何快速在 Mac 上本地部署 Deepseek-R1 模型。

Mac配置

这是我的Mac配置，本次部署的是使用的是7b的模型，亲测勉强能跑一下。

运行方式说明

在Mac使用大模型有2种比较简单的方式，这两种方式也都支持Windows和Linux系统。
1、使用ollama
2、使用LM Studio。

LM Studio是可视化的界面，Ollama是命令行。这2个工具都可以运行大量的开源模型，经过配置HuggingFace上上万个大模型也可以随便使用。

本篇文章中的演示使用的是ollama。

第一步安装Ollama

打开官网Ollama，https://ollama.com/ ，然后下载，根据自己的设备的系统下载安装就行。

点击 install，安装命令行。

打开终端输入 ollama -v，如果输出了版本号，说明 ollama 安装成功了。

第二步执行命令安装 Deepseek-R1

在Ollama官网搜索Deepseek-R1模型，可以看到R1模型有7种参数量（1.5b、7b、8b、14b、32b、70b，B代表Billion，十亿），参数量越大，模型效果越好，对于电脑配置的要求越高，大家可以根据自己的设备下载参数更大的模型。（如果配置还可以，建议大家下载32B 或 70B 模型，这两个模型在多项能力上都超越了 OpenAI o1-mini。）

我的设备是2022 Macbook Pro 8G，这里我选择的是 7B 的小模型。

选择好模型后，复制对应的运行代码，然后打开终端输入代码 ollama run deepseek-r1:7b

系统会自动下载模型，下载完就会出现交互页面。

第三步体验和R1大模型问答

到这里，我们就已经完成了Deepseek-R1的本地部署，可以开始体验我们的专属端侧大模型了。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

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！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望