DeepSeek-R1 14b本地部署实战：系统概述与性能分析！

这篇文章测试14b模型，快速引导你完成在本地运行DeepSeek模型的安装过程，并分享一个在笔记本电脑上的性能测试供你参考。让我们开始吧。安装步骤下载Ollama：https://ollama.com/（可选）安装后，如果你想更改默认的Ollama模型目录，可以打开终端/命令提示符来进行更改。在这里，我将默认目录更改为E盘，考虑到存储问题。大型语言模型（LLM）会快速消耗大量空间，可能会占满你的C

发菜君

963人浏览 · 2025-04-23 16:45:10

发菜君 · 2025-04-23 16:45:10 发布

前言

这篇文章测试14b模型，快速引导你完成在本地运行DeepSeek模型的安装过程，并分享一个在笔记本电脑上的性能测试供你参考。

让我们开始吧。

以下是我的笔记本系统概况：

安装步骤

下载Ollama：https://ollama.com/
（可选）安装后，如果你想更改默认的Ollama模型目录，可以打开终端/命令提示符来进行更改。因为我是Windows用户，我打开了命令提示符并执行了以下命令：

setx OLLAMA_MODELS E:\Yourpath\YourFolder

在这里，我将默认目录更改为E盘，考虑到存储问题。大型语言模型（LLM）会快速消耗大量空间，可能会占满你的C盘。为避免这种情况，我建议合理分区并尽量将大文件存放在C盘之外。

打开任务管理器并结束正在后台运行的ollama.exe进程。这个步骤在下载任何模型之前至关重要，它确保我们刚才所做的环境变量更改生效。

（如果你在更改目录时遇到问题，可以查看这个issue：https://github.com/ollama/ollama/issues/2551）

3. 访问 https://ollama.com/search 并选择 DeepSeek-r1

根据你的笔记本或台式机的GPU和内存，从下拉菜单中选择与你的系统配置匹配的选项。然后，复制右侧的命令并在命令提示符中执行。

在这里，我选择测试DeepSeek-r1 14b模型，看看我的笔记本（4070 8GB）表现如何。

测试

这是我进行的一个快速测试，目的是评估模型的利用率和性能：

提问：9.11和9.9，哪个数字更大？

模型处理大约用了62秒才完成并输出答案。查看一分钟的视频，实时性能表现如下：

结果总结

GPU利用率从6%上升至约30%，在会话期间达到48%的峰值。

CPU利用率在会话期间保持在30%到40%之间。

温度和CPU核心电压都保持在安全范围内。

（注意：英特尔芯片在高电压下有降级问题，因此需要验证你的型号是否受到影响。对于i7系列，桌面芯片如Intel Core i7-14700K(F)和13700K(F)报告遇到过此类问题。由于我的CPU是笔记本芯片（i7-14700HX），电压高达1.5V仍然被认为是安全的。）

在测试过程中，我的笔记本上运行了常用的应用程序（浏览器打开了20多个标签页、通信应用等）。

考虑到其性能，在笔记本上本地运行DeepSeek-r1 14b是完全可行的。

我认为本地运行模型有多个好处，尤其是在隐私、安全、成本效益和定制方面。

DeepSeek-r1使得LLM模型对普通用户来说更加实惠和可访问。

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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