DeepSeek 问题集合

问题求助：添加本地大语言模型，Ollama deepseek的API key应该怎么填，不能为空，但是我并没有设置任何API key。使用curl调用ollama的API也可以成功，也没有使用任何key。

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如果没有配置KEY，可以输入任意字符串。

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问题：本地部署「DeepSeek」模型硬件配置要求

答复：转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/JuJo5icr-HXyA5tBHsPzrg
参数模型硬件要求

以下是不同参数量模型的本地部署硬件要求和适用场景分析。注：部分数据基于模型通用需求推测，具体以实际部署测试为准。

DeepSeek-R1-1.5B

• CPU: 最低 4 核（推荐 Intel/AMD 多核处理器）
• 内存: 8GB+
• 硬盘: 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）
• 显卡: 非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）
• 场景： 低资源设备部署，如树莓派、旧款笔记本、嵌入式系统或物联网设备

DeepSeek-R1-7B

• CPU: 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
• 内存: 16GB+
• 硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）
• 显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
• 场景： 中小型企业本地开发测试、中等复杂度 NLP 任务，例如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统

DeepSeek-R1-8B

• CPU: 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
• 内存: 16GB+
• 硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）
• 显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
• 场景： 需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）

DeepSeek-R1-14B

• CPU: 12 核以上
• 内存: 32GB+
• 硬盘: 15GB+
• 显卡: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）
• 场景： 企业级复杂任务、长文本理解与生成

DeepSeek-R1-32B

• CPU: 16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）
• 内存: 64GB+
• 硬盘: 30GB+
• 显卡: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）
• 场景：高精度专业领域任务、多模态任务预处理

DeepSeek-R1-70B

• CPU: 32 核以上（服务器级 CPU）
• 内存: 128GB+
• 硬盘: 70GB+
• 显卡: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）
• 场景： 科研机构/大型企业、高复杂度生成任务

DeepSeek-R1-671B

• CPU: 64 核以上（服务器集群）
• 内存: 512GB+
• 硬盘: 300GB+
• 显卡: 多节点分布式训练（如 8x A100/H100）
• 场景： 超大规模 AI 研究、通用人工智能（AGI）探索

域名不对，参考下官网文档。

百炼的R1，有时候感觉不稳定，我这边偶尔会这样，思考中也会经常卡顿。

我是用云上的API，感觉maxkb流式输出很不稳定，偶尔卡顿，但看云上部署的又很快，不确定是不是调用的网络问题

问题：本地计算机ubtu22.04 非模拟器 显卡GTX1070 安装ollama模型 始终无法调用GPU资源。请问怎么解决需要安装那些？试了cuda toolkit 和nvdia toolkit都没解决到问题 整崩溃了。

参考下这个呢，网上有很多方法。
https://nic.zjtu.edu.cn/content/qtjszc/202502/2297.html

如何去除think标签及里面的内容？

求教，调用deepseek API时如何开启联网搜索呢

我做了测试容器所在宿主机上curl -l https://wishub-x1.ctyun.cn，是可以通的；但是在容器内部就超时了。容器内的DNS配置和主机的DNS配置是一致的。

我使用systemctl restart docker，重启了容器之后，目前容器内访问 curl -l https://wishub-x1.ctyun.cn也是通的。但是我在maxkb的配置界面，应用，设置，AI模型中按上图进行配置，还是报错“API域名无效”。请问我该怎么配置它？

新建一下环境变量

• 变量名：OLLAMA_HOST
• 变量值：0.0.0.0
  然后重启ollama 我不太确定有用没有你可以试一下

我现在部署的电脑一是个单独的网络，我用电脑A可以正常访问，但是我用电脑b访问时他会出现 当前正在维护无法提供服务，这个是只能一个人使用吗？

对接DeepSeek官方的API无须填写URL，因为每个人都是一样的官方URL，内置了。