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DeepSeek R1 是由国内团队开发的高性能开源大模型。详细介绍可以看这里：甚至比 OpenAI-O1表现更好! 我测了 DeepSeek R1,结论只有两个字:牛逼!
那本文将介绍其蒸馏版本在普通家用笔记本上的部署和使用，之所以选择蒸馏版本，是因为蒸馏版本通过模型蒸馏技术实现了算力需求的大幅降低。而且在数学、编程等领域表现出众，可处理复杂逻辑推理任务，如果你不了解蒸馏技术文末也会提供相关的拓展知识 运行环境准备1 支持 AVX2 指令集的 CPU（近几年的笔记本通 常都支持） 部署步骤详解环境安装： curl -sSf https://raw./WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install_v2.sh | bash -s -- -v 0.14.1source /home/$USER/.bashrc获取模型： curl -LO https:///second-state/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF/resolve/main/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q5_K_M.gguf 下载服务端： curl -LO https://github.com/LlamaEdge/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-api-server.wasm部署界面： curl -LO https://github.com/LlamaEdge/chatbot-ui/releases/latest/download/chatbot-ui.tar.gz tar xzf chatbot-ui.tar.gz 启动服务： wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q5_K_M.gguf llama-api-server.wasm --prompt-template llama-3-chat --ctx-size 8096然后访问 http://localhost:8080 开始对话 如果是想通过 API访问，因为提供了OPENAI 接口的兼容处理，请求接口直接就是'http://localhost:8080/v1',大模型调用时使用 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 技术解析模型蒸馏技术是通过大模型对小模型的'教导'实现知识迁移 在这个过程中，教师模型（大模型）会将其学到的特征、决策边界和推理能力等知识，通过特殊的训练方式传授给学生模型（小模型） 具体来说，大模型会生成带有软标签的训练数据，这些软标签包含了更丰富的分布信息，而不是简单的 0/1 分类 学生模型通过模仿教师模型的输出分布进行学习，从而在保持核心能力的同时大幅减少参数量，最终实现模型的轻量化 DeepSeek R1 正是通过这种技术，将原始的数百亿参数压缩到了 8B，同时保持了优秀的性能表现 Rust + WebAssembly 技术栈的选择体现了现代应用部署的革新思路。Rust 语言以其内存安全和高性能著称，编译后的代码性能接近 C++。而 WebAssembly 作为一种底层字节码格式，可以将高级语言编译成在浏览器中近乎原生速度运行的代码。 这两种技术的结合，整个运行时环境仅需 30MB，还实现了真正的跨平台部署能力。由于 WebAssembly 的沙箱特性，应用运行在隔离的环境中，提供了额外的安全保障。 同时，这种架构天然支持容器化部署，可以无缝集成到现代云原生基础设施中，在大模型部署场景下，这种技术组合相比传统的 Python 方案，显著减少了环境依赖，提升了部署效率，降低了维护成本。 本地有哪些应用场景？本地部署的 DeepSeek R1 成为知识管理的得力工具。比如上下文理解，建立文档间的知识图谱，发现潜在关联，对话形式为用户提供精准的文档解读服务 在软件开发领域，类似于实时的代码补全建议，分析代码中的潜在问题。根据代码上下文自动生成单元测试，确保代码质量。对于复杂的重构需求，能提供详细的重构建议和实施步骤，大大提升开发效率 数据分析场景下，本地部署的 DeepSeek R1 可以智能识别数据特征，提供个性化的数据清洗策略。基于数据内容和分析目标，生成专业的分析报告，包括数据趋势、异常值检测和相关性分析。甚至能数据可视化，可深成适合的图表类型，直观地展示数据的变化！ |
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