一、安装Ollama
ollama_download.png
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在ollama中选择要安装的模型
ollama_models.png -
选择deepseek_r1
ollama_deepseek_r1.png -
选择1.5b（根据电脑显卡配置选择）
ollama_ds_r1_15b.png -
打开命令行窗口，安装并启动deepseek-r1:1.5b模型
相关命令：
安装或启动：ollama run deepseek-r1:1.5b
停止：ollama stop deepseek-r1:1.5b
显示模型安装模型列表：ollama list
显示已启动的模型：ollama ps
帮助：ollama --help
退出对话 /bye
ollama_run.png
ollama_install_model_list.png
二、下载并安装可视化工具：chatbox
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打开chatbox，新建对话，进行对话配置
chatbox_model_config_01.png
chatbox_model_config_02.png
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提问
chatbox_chat.png
三、DeepSeek-R1 系列模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B）在不同参数量下对显卡配置的要求总结
1. DeepSeek-R1-1.5B
显存需求：2-4 GB（全精度模型）或 1 GB（4-bit 量化模型）311
推荐显卡：
全精度模型：NVIDIA RTX 3060（12GB）或更高11
量化模型：NVIDIA RTX 3050（8GB）或更高11
适用场景：低端设备、轻量级任务（如简单问答、基础文本生成）17
2. DeepSeek-R1-7B
显存需求：8-12 GB（全精度模型）或 4.5 GB（4-bit 量化模型）311
推荐显卡：
全精度模型：NVIDIA RTX 3060（12GB）或 RTX 3070（8GB）37
量化模型：NVIDIA RTX 3060（12GB）或更高11。
适用场景：中等复杂度任务（如文案撰写、代码生成）27
3. DeepSeek-R1-8B
显存需求：10-16 GB（全精度模型）或 5 GB（4-bit 量化模型）311
推荐显卡：
全精度模型：NVIDIA RTX 3060（12GB）或 RTX 406027
量化模型：NVIDIA RTX 3060（12GB）或更高11
适用场景：需更高精度的轻量级任务（如逻辑推理、代码生成）27
4. DeepSeek-R1-14B
显存需求：16-24 GB（全精度模型）或 9 GB（4-bit 量化模型）311
推荐显卡：
全精度模型：NVIDIA RTX 3090（24GB）或 RTX 4090（24GB）37
量化模型：NVIDIA RTX 4080（16GB）或更高11
适用场景：复杂任务（如长文本生成、数据分析）27
5. DeepSeek-R1-32B
显存需求：32-48 GB（全精度模型）或 21 GB（4-bit 量化模型）311
推荐显卡：
全精度模型：NVIDIA A100（80GB）或多张 RTX 4090（24GB）并行37
量化模型：NVIDIA RTX 4090（24GB）或更高11
适用场景：高精度专业任务（如语言建模、金融预测）27
6. DeepSeek-R1-70B
显存需求：64 GB+（全精度模型）或 46 GB（4-bit 量化模型）311
推荐显卡：
全精度模型：多张 NVIDIA A100（80GB）或 RTX 4090（24GB）并行37
量化模型：多张 RTX 4090（24GB）并行11。
适用场景：高复杂度任务（如创意写作、多模态推理）27
7. DeepSeek-R1-671B
显存需求：~1,543 GB（全精度模型）或 ~436 GB（4-bit 量化模型）11
推荐显卡：
全精度模型：多张 NVIDIA A100（80GB）或 H100 并行（如 16 张 A100）11
量化模型：多张 NVIDIA A100（80GB）并行（如 6 张 A100）11
适用场景：超大规模任务（如国家级科研、气候建模）27
总结：
轻量级任务（1.5B-8B）：适合消费级显卡（如 RTX 3060、RTX 4060）
中等复杂度任务（14B-32B）：需要高端显卡（如 RTX 4090、A100）
高复杂度任务（70B-671B）：需多卡并行（如多张 A100 或 H100）
四、查看window系统显存
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按下 Win + R 键，打开“运行”对话框，输入 msinfo32
cmd_msinfo32.png -
系统基础信息
system_01.png -
显卡信息
system_02.png
