摘要：只是想试试，cpu跑deepseek:671b。

1.编译llama.cpp

参考资料：DeepSeek R1 671b 满血版部署笔记。

原味摘抄：“如果是纯 CPU 推理，考虑到我希望有 -march=native 来达到最大运算速度采用了本地编译，这里 llama.cpp 会帮我们加上 -mrach=native。”

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build && cd build
#确认是否安装
sudo apt install -y cmake gcc g++ libcurl4-openssl-dev 
#编译
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release  -DLLAMA_CURL=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/LLAMA
make all -j install

必需将LLAMA/lib 加入系统搜寻库，不然无法运行

vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=~/LLAMA/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$PATH:~/LLAMA/bin
#保存退出后，执行
source ~/.bashrc

2.使用huggingface-cli 下载模型

2.1安装huggingface-cli

安装python3、pip不在叙述，请自行安装

pip install huggingface_hub
#在~/.bashrc加入bin路径
vim ~/.bashrc
export PATH=$PATH:~/.local/bin
#执行
source ~/.bashrc

2.2 huggingface-cli命令解释

仅对使用到的参数做出说明，原始说明进入该网站查看：https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/guides/cli

2.2.1下载多个文件

您还可以使用单个命令从存储库下载文件的子集。这可以通过两种方式完成。如果您已经有要下载的文件的精确列表，则只需按顺序提供它们即可：

huggingface-cli download gpt2 config.json model.safetensors

另一种方法是提供模式来过滤要使用 和 下载的文件。例如，如果要从 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 下载所有 safetensors 文件，但 FP16 精度的文件除外：--include--exclude

huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --include "*.safetensors" --exclude "*.fp16.*"*

2.2.2下载到本地文件夹

从 Hub 下载文件的推荐（也是默认）方法是使用 cache-system。但是，在某些情况下，您希望下载文件并将它们移动到特定文件夹。这对于使工作流程更接近 git 命令提供的内容很有用。您可以使用选项来执行此作。--local-dir

将在本地目录的根目录下创建一个文件夹，其中包含有关已下载文件的元数据。如果文件已经是最新的，则可以防止重新下载文件。如果元数据已更改，则会下载新的文件版本。这使得 针对仅提取最新更改进行了优化。.cache/huggingface/local-dir

huggingface-cli download adept/fuyu-8b model-00001-of-00002.safetensors --local-dir fuyu

2.3官网下载

首先在官网创建access Tokens

在shell中，登录和下载

huggingface-cli login
#输入创建的access Tokens
#理论命令，但是allow-patterns会报错，不加这个又不知道怎么指定模型
huggingface-cli download unsloth/deepseek-r1-gguf --local-dir "本地路径" --repo-type model --allow-patterns "*r1-q4_k_m*"

2.4镜像下载

从官网几乎不可能下载下来。

注：从镜像源下载，不需要登录也不需要access token。

从上述官网或者镜像网站找到要下载的版本，取红字里面的表示文字。

整个下载模型，以DeepSeek-R1:671b 1.25bit量化版本为例

#指定镜像网站入口 
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 
#使用要下载的版本，替换下述粗体部分即可 
huggingface-cli download unsloth/DeepSeek-R1-GGUF --include "*IQ1_M*" --local-dir ~/deepseek/unsloth

指定单个文件下载，以DeepSeek-R1:671b 4bit量化版本为例

huggingface-cli download unsloth/DeepSeek-R1-GGUF DeepSeek-R1-Q4_K_M/DeepSeek-R1-Q4_K_M-00008-of-00009.gguf  --local-dir /home/hank8s/deepseek/unsloth

大火的Qwen_QwQ-32B

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download bartowski/Qwen_QwQ-32B-GGUF Qwen_QwQ-32B-Q4_0.gguf --local-dir /home/hank8s/deepseek/bartowski

3.加载模型

1. GGUF 分片文件的命名需遵循固定格式：模型名-分片编号.gguf（如 DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf）。所有分片文件必须位于同一目录，且文件名中的编号需连续、完整。

2. 直接指定主模型路径 在 llama.cpp 中，只需指定 任意一个分片文件路径 或 基础模型名（不带编号的部分），程序会自动加载所有分片。例如：

3.2使用llama-cli交互运行

#加载Q4量化版本
llama-cli  -t 48 -m  unsloth/DeepSeek-R1-Q4_K_M/DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf -c 4096
#--no-mmap 的话会直接把模型拉到内存里
#-t 48 使用 48 个线程
#-c 4096 context 设置为 4k
#通过 --n-gpu-layers 参数限制 GPU 加速层数（若支持 GPU）

备用

#加载Q1量化版本
llama-cli  -t 48 -m   unsloth/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004.gguf -c 4096 --no-mmap
#加载Q8量化本本
llama-cli  -t 48 -m   /nfsdata/deepseek/unsloth/DeepSeek-R1-Q8_0/DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf -c 4096 --no-mmap

备用

#加载QwQ模型
llama-cli  -t 48 -m   ~/deepseek/bartowski/Qwen_QwQ-32B-Q8_0.gguf -c 4096 --no-mmap
llama-cli  -t 12 -m   Qwen_QwQ-32B-Q8_0.gguf -c 4096 --no-mmap  --n-gpu-layers 10

3.3使用llama-server运行模型

llama-server -t 48 -m ./DeepSeek-R1-Q8_0/DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf \
             -c 4096 --no-mmap \
             --host 0.0.0.0 --port 9090

3.4评测模型速度

指令

#Q4量化
llama-bench --model unsloth/DeepSeek-R1-Q4_K_M/DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf  --n-gen 128 --batch-size 2048
#Q8量化
llama-bench --model /nfsdata/deepseek/unsloth/DeepSeek-R1-Q8_0/DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf  --n-gen 128 --batch-size 2048
#Q1.25量化
llama-bench --model unsloth/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004.gguf  --n-gen 128 --batch-size 2048
#Qwen_QwQ-32B
llama-bench --model ~/deepseek/bartowski/Qwen_QwQ-32B-Q4_0.gguf  --n-gen 128 --batch-size 2048 

备用测试指令

llama-bench --model ~/deepseek/bartowski/Qwen_QwQ-32B-Q4_0.gguf \
--n-gen 128 --batch-size 512 --ubatch-size 128 --threads 48 --numa isolate --mmap 1 --cpu-strict 1

参数

• CPU严格模式: 启用 (--cpu-strict 1)
• 批处理大小 (batch size): 512
• 子批处理大小 (ubatch size): 128
• NUMA 隔离: 启用 (--numa isolate)
• 内存映射 (mmap): 启用 (--mmap 1)

3.4.1 DeepSeek-R1:671b-Q4量化 对比分析 (与 Qwen2 32B Q4_0 模型)

模型	推理性能 (pp512)	生成性能 (tg128)
Qwen2 32B Q4_0	71.26 tokens/s	13.98 tokens/s
DeepSeek2 671B Q4_K	31.85 tokens/s	9.08 tokens/s

结果

备注：使用--n-gen 128 --batch-size 2048测试，生成性能为8点多tokens/s。

3.4.2 DeepSeek-R1:671b-Q1.25量化

测试结果与 Q4使用--n-gen 128 --batch-size 2048测试，生成性能为8点多tokens/s。

这个ai解释说是因为cpu浮点-整数性能以及整数不同bit的性能是差不多的，所以结果是接近的，甚至Q1.25还不如Q4。

3.4.3Qwen_QwQ-32B-Q4测试结果

测试场景	吞吐量 (tokens/s)
pp512 (推理性能)	71.26 ± 0.08
tg128 (生成性能)	13.98 ± 0.01

4.后记

4.1后记1-Ollama跑deepseek:671b

问题：回答第二个问题，肯定崩溃，希望Ollama好好优化下。

4.2后记2

windows下使用LM Studio运行即可，因为上述下载的是gguf模型，与LM Studio运要求的模型格式一致。