一行命令即可本地运行deepseek-r1推理服务：ollama支持ollama run deepseek-r1:7b一键启动，vllm则需python -m vllm.entrypoints.api_server部署，调用curl或openai兼容接口即可。
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不用复杂配置，一行命令就能在本地跑起 DeepSeek-R1 推理服务——这已经可以实现，但前提是环境兼容、模型可得、工具链到位。
确认硬件与基础依赖
DeepSeek-R1（尤其是 671B 或 32B 等大版本）对显存要求高。消费级显卡建议至少 24GB VRAM（如 RTX 4090），若用量化版（如 GGUF 格式），RTX 3090/4080 也能勉强运行 7B～14B 版本。
必须提前装好：
- Python 3.10+（推荐 3.11）
- PyTorch（CUDA 版，务必匹配系统 CUDA 版本）
- Git 和 curl（用于拉取代码与模型）
用 Ollama 一键启动（最简方式）
Ollama 封装了模型下载、量化、服务启动全流程，适合快速验证：
ollama run deepseek-r1:7b —— 自动拉取 GGUF 量化版并启动 API 服务（默认 http://127.0.0.1:11434）
支持的 tag 包括：7b、14b、32b-q4_k_m 等，具体见 Ollama 官方库。注意：原生 671B 暂未上架，需手动部署。
用 vLLM 手动部署（高性能生产场景）
追求低延迟、高吞吐时，vLLM 是更优选择。以 14B 模型为例：
python -m vllm.entrypoints.api_server --model deepseek-ai/deepseek-r1-14b --tensor-parallel-size 1 --dtype bfloat16 --host 0.0.0.0 --port 8000
关键说明：
-
--model值为 HuggingFace 模型 ID，需提前huggingface-cli login -
--tensor-parallel-size根据 GPU 数量设（单卡填 1） - 首次运行会自动下载权重，约 28GB（14B FP16），确保磁盘空间充足
调用你的本地 R1 服务
启动成功后，用 curl 测试：
curl -X POST http://localhost:8000/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"你好，请用中文简单介绍你自己","max_tokens":64}'
返回 JSON 中的 text 字段即为模型输出。前端或 LangChain 可直接对接该 OpenAI 兼容接口。
