在樹莓派上設(shè)置 DeepSeek R1：2025 年離線人工智能的未來

概述

《在樹莓派上設(shè)置 DeepSeek R1：2025 年離線人工智能的未來》是一份前瞻性技術(shù)指南，聚焦中國AI初創(chuàng)公司DeepSeek于2023年底推出的開源模型DeepSeek R1。該模型旨在通過提供媲美ChatGPT的先進(jìn)推理能力，推動人工智能技術(shù)的民主化，使開發(fā)者能夠在低成本硬件（如Raspberry Pi）上部署高性能AI應(yīng)用，構(gòu)建去中心化、隱私安全的AI生態(tài)[1][2][3]。

DeepSeek R1憑借其自校驗(yàn)機(jī)制與結(jié)構(gòu)化推理優(yōu)化，在準(zhǔn)確性與可靠性上顯著超越傳統(tǒng)依賴大數(shù)據(jù)的模型。其開源特性與隱私保護(hù)設(shè)計(jì)，尤其契合邊緣計(jì)算場景中對本地化處理的需求，成為推動離線AI發(fā)展的關(guān)鍵力量[4][5][6]。

Raspberry Pi平臺部署DeepSeek R1模型的安裝流程包含多項(xiàng)前置條件與安裝步驟，旨在確保系統(tǒng)最佳性能表現(xiàn)。用戶可通過詳盡的指南完成依賴項(xiàng)安裝、模型配置及常見故障排除，使從愛好者到研究人員的廣泛開發(fā)者群體都能充分探索離線AI系統(tǒng)的潛力。這種技術(shù)可及性預(yù)計(jì)將在2025年前后及未來持續(xù)推動AI領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，對人工智能的發(fā)展格局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[7][8]。

盡管前景可期，DeepSeek R1的部署仍引發(fā)對硬件限制與軟件兼容性問題的關(guān)注。對于硬件配置較低的用戶而言，這些挑戰(zhàn)尤為突出。社區(qū)驅(qū)動的支持與協(xié)作機(jī)制通過促進(jìn)知識共享，有效幫助用戶應(yīng)對系統(tǒng)復(fù)雜性。隨著市場對離線AI解決方案的需求持續(xù)增長，DeepSeek R1展現(xiàn)出變革性潛力——既能提升本地化AI處理能力，又可確保用戶數(shù)據(jù)的安全性與隱私保護(hù)[9][10]。

背景

DeepSeek是由對沖基金經(jīng)理梁文鋒于2023年末創(chuàng)立的中國人工智能初創(chuàng)企業(yè)。該公司致力于實(shí)現(xiàn)人工通用智能（AGI），并承諾將所有模型開源。自成立起，DeepSeek憑借創(chuàng)新的研發(fā)路徑與快速迭代的推理模型在AI領(lǐng)域引發(fā)關(guān)注，其代表性成果DeepSeek-R1系列包含基礎(chǔ)版DeepSeek-R1和簡化版DeepSeek-R1-Zero[1][11]。

其中DeepSeek-R1模型的推出尤為引人注目。該模型在保持與OpenAI的o1等主流模型相當(dāng)性能的同時(shí)，通過開源策略顯著降低使用門檻，允許開發(fā)者無需承擔(dān)高昂訂閱成本即可調(diào)用模型，有力推動了普惠型AI生態(tài)的構(gòu)建[2][3]。這種開放模式與大型科技公司主導(dǎo)的封閉生態(tài)形成鮮明對比，體現(xiàn)了AI行業(yè)向透明化與可及性發(fā)展的新趨勢。

DeepSeek模型的應(yīng)用潛力已超越學(xué)術(shù)研究范疇。例如，通過Raspberry Pi設(shè)備配置，其模型可高效運(yùn)行大語言模型（LLM），為個(gè)體開發(fā)者和小型組織提供高性價(jià)比的AI實(shí)驗(yàn)平臺[7]。這種技術(shù)普惠性契合了AI社區(qū)倡導(dǎo)的創(chuàng)新協(xié)作愿景，使更多參與者能介入人工智能前沿探索。隨著AI技術(shù)演進(jìn)，DeepSeek的開源實(shí)踐有望在2025年前后成為塑造離線AI技術(shù)格局的關(guān)鍵力量。

部署前提

為確保安裝流程順暢及模型性能最優(yōu)，需滿足以下核心條件：

安裝流程

在Raspberry Pi上部署DeepSeek R1模型需遵循以下核心步驟以確保成功實(shí)施：

系統(tǒng)要求

開始安裝前，請確認(rèn)您的設(shè)備滿足以下最低配置：

- 存儲空間 ≥ 500GB（建議外接SSD/HDD擴(kuò)展存儲）

- 已安裝Jupyter Notebook開發(fā)環(huán)境 或 Nvidia CUDA加速框架

- GPU配置需根據(jù)具體使用的模型版本進(jìn)行調(diào)整（不同型號可能要求不同架構(gòu)的GPU支持）[12]

分步安裝指南

步驟1：安裝依賴項(xiàng)

首先為vLLM安裝必要的依賴庫。推薦使用Rust包管理器Cargo完成安裝：

安裝完成后，檢查 Rust 和 Cargo 的版本，確認(rèn)它們都已正確安裝：

步驟2：安裝vLLM

確認(rèn)安裝 Rust 和 Cargo 后，下一步就是安裝 vLLM。

在安裝過程中，如果遇到任何與轉(zhuǎn)換器庫版本有關(guān)的錯(cuò)誤，可以執(zhí)行更新：

解決任何錯(cuò)誤后，重試 vLLM 安裝。

第 3 步：安裝 Ollama

為方便管理模型，請安裝 Ollama 平臺。

安裝完成后，通過檢查 Ollama 的版本來驗(yàn)證是否已成功安裝：

步驟4：配置模型服務(wù)

安裝好 Ollama 后，啟動 Ollama 服務(wù)器：

打開一個(gè)新的終端窗口，運(yùn)行以下命令，替換為您喜歡的模型類型，如 70b：

下載模型需要一些時(shí)間，具體取決于您的網(wǎng)速和系統(tǒng)性能。

步驟5：功能驗(yàn)證

下載模型后，在終端輸入樣本提示測試其功能。如果模型返回一致的響應(yīng)，則認(rèn)為安裝成功，模型可以使用[13][14]。

這種簡化的安裝過程使用戶能夠在 Raspberry Pi 上高效地部署 DeepSeek R1，為 2025 年及以后的離線人工智能應(yīng)用鋪平了道路。

DeepSeek R1的功能

高級推理能力

DeepSeek R1以其超強(qiáng)的推理能力而聞名， 區(qū)別于傳統(tǒng)的人工智能模型數(shù)據(jù)集和統(tǒng)計(jì)方法。它采用結(jié)構(gòu)化的方法解決問題，它能夠處理復(fù)雜的任務(wù)，例如邏輯推理和事實(shí)核查[4] [5].這種結(jié)構(gòu)化推理能力不僅增強(qiáng)了模型的準(zhǔn)確性，也有助于減輕常見的人工智能問題，如幻覺，這是產(chǎn)生錯(cuò)誤或誤導(dǎo)的實(shí)例信息[4]。

自我事實(shí)檢查機(jī)制

DeepSeek R1的突出特點(diǎn)之一是它的自我事實(shí)檢查功能性。這個(gè)模型交叉驗(yàn)證了它的反應(yīng)，意義重大 且提高其提供的信息的可靠性和準(zhǔn)確性。這種方法確保用戶獲得值得信賴的輸出在要求事實(shí)正確性的應(yīng)用中尤其重要[4][5]。

基準(zhǔn)性能

DeepSeek R1公司已經(jīng)運(yùn)用于各種人工智能基準(zhǔn)，如人工智能模型評估(AIME)和數(shù)學(xué)競賽。它經(jīng)常超越其他領(lǐng)先的模型，包括 OpenAI的o1，展示了它解決復(fù)雜問題的能力[4][5]。這一基準(zhǔn)性能反映了其創(chuàng)新性培訓(xùn)方法和優(yōu)化，使其定位為作為人工智能領(lǐng)域的強(qiáng)大競爭對手。

邏輯規(guī)劃技術(shù)

該模型采用邏輯規(guī)劃技術(shù)，使其能夠系統(tǒng)地處理復(fù)雜的問題。這種基于序列的推理不僅提高了模型處理問題的可靠性和復(fù)雜性的查詢，也允許它清楚地說明所涉及的步驟它的推理過程比許多其他模型更加透明[5] [15].這種清晰度對于尋求理解人工智能結(jié)論背后的邏輯很有幫助。

開源可訪問性

DeepSeek R1是完全開源的，允許開發(fā)者和研究人員訪問它的底層代碼庫，修改它，甚至對其進(jìn)行微調(diào)以滿足特定需求。這種可及性鼓勵(lì)人工智能社區(qū)內(nèi)的實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)新，培養(yǎng)人工智能進(jìn)一步發(fā)展的協(xié)作和推理能力[5][15]。

重點(diǎn)優(yōu)化策略

DeepSeek R1不同于傳統(tǒng)的語言模型廣泛的監(jiān)督微調(diào)。相反，它結(jié)合使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和戰(zhàn)略優(yōu)化，有助于處理數(shù)學(xué)和數(shù)學(xué)問題的效率和有效性及邏輯推理任務(wù)。這種集中優(yōu)化增強(qiáng)了資源分配，確保模型在其指定的領(lǐng)域[6][8]。

性能和技術(shù)規(guī)格

型號規(guī)格

DeepSeek-R1旨在提供以下兩者之間的顯著平衡性能和效率。這模型包含總共6710億個(gè)參數(shù)，其中370億個(gè)每個(gè)處理的令牌使用的活動參數(shù)。它有能力處理長達(dá)128K令牌的上下文長度，并且已經(jīng)培訓(xùn)過在14.8萬億代幣的龐大數(shù)據(jù)集上。培訓(xùn)過程產(chǎn)生了相當(dāng)大的計(jì)算成本，總計(jì)2.664英鎊百萬H800 GPU小時(shí)[16]。

架構(gòu)和培訓(xùn)方法

該模型采用專家混合(MoE)架構(gòu)，該架構(gòu)允許它為每個(gè)令牌僅激活其參數(shù)的子集，優(yōu)化計(jì)算資源，而不犧牲準(zhǔn)確性或推理的深度。這種架構(gòu)選擇對于管理至關(guān)重要，同時(shí)保持高性能[16]。 R1的訓(xùn)練方法結(jié)合了大規(guī)模培訓(xùn)后階段的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，提高其推理能力。這種方法不同于傳統(tǒng)的需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它是通過最小的微調(diào)促進(jìn)更好的概括[16]。

性能洞察

“深海搜尋”-“R1”的性能得到了好評 與其他模型相比，展示了卓越的推理和 解決問題的能力。用戶注意到，雖然其他型號可能需要大量的提示和指導(dǎo)解決方案，DeepSeek-R1始終提供準(zhǔn)確的輸出。這種能力在需要以下條件的任務(wù)中尤為突出如復(fù)雜的問題解決，其中模型有效地公開了它的推理過程[17]。

挑戰(zhàn)和故障排除

在Raspberry Pi上設(shè)置DeepSeek R1模型有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)及用戶可能遇到的挑戰(zhàn)。這些可以從軟件兼容性問題的硬件限制，需要有效的故障排除策略。

硬件限制

運(yùn)行DeepSeek R1需要大量的計(jì)算資源，這對于使用Raspberry Pi的用戶來說是一個(gè)障礙設(shè)備。為了獲得最佳性能，建議使用GPU 更高的型號時(shí)，至少有24GB VRAM，例如 Raspberry Pi的有限功能可能不足以支持模型執(zhí)行，這導(dǎo)致加載過程中有潛在的崩潰和錯(cuò)誤流程[8][7]。

軟件安裝問題

用戶經(jīng)常報(bào)告在模型安裝期間的困難，特別是與API鍵配置和環(huán)境相關(guān)的可變設(shè)置。這些挑戰(zhàn)會導(dǎo)致故障安裝或阻礙用戶充分利用模型的能力。常見的解決方案是重新安裝組件，這已幫助許多解決安裝 問題[8][7]。 此外，社區(qū)成員也注意到了這些報(bào)告問題，并提供最少的可重復(fù)片段，以便于排除故障并闡明面臨的具體問題[8]。

模型加載崩潰

有報(bào)告稱，在嘗試加載Colab或本地環(huán)境中的模型時(shí)會話崩潰，尤其是在使用fp16型號變型。這通常是由于硬件資源，并可能因試圖加載更大的有限系統(tǒng)上的模型[8]。建議用戶確保他們的系統(tǒng)具有足夠的存儲和處理能力，或者考慮將基于云的解決方案作為一個(gè)可行的替代方案[8]。

資源管理

與僅僅運(yùn)行它相比微調(diào)模型會消耗更多的資源，需要更高的內(nèi)存和計(jì)算能力。用戶應(yīng)該留意資源

針對其設(shè)置的特定要求，以避免性能問題瓶頸[8][7]。探索基于云的租賃也可以緩解這些限制中的一些，允許進(jìn)入高速模型而不受本地硬件限制的約束[8]。

社區(qū)支持和故障排除

資源

DeepSeek社區(qū)為用戶提供了一個(gè)協(xié)作空間尋求幫助和分享解決方案。鼓勵(lì)成員參與討論并分享他們的經(jīng)驗(yàn)，這通?？梢哉页龉餐膯栴}和有效的解決方案。模型輸出中的透明推理過程也有助于用戶理解和故障排除工作，允許用戶查看模型如何處理任務(wù)[7][13]。

離線人工智能的未來

離線人工智能的未來有望取得重大進(jìn)展，特別是隨著DeepSeek R1等型號的推出在Raspberry Pi等低成本設(shè)備上有效運(yùn)行。這一轉(zhuǎn)變代表了制造強(qiáng)大人工智能的一個(gè)步驟無需依賴基于云的解決方案即可獲得的技術(shù)，這通常會引起對隱私和數(shù)據(jù)安全的關(guān)注[9][10]。

本地人工智能的創(chuàng)新

最近的發(fā)展凸顯了本地人工智能不斷增長的能力。例如，據(jù)報(bào)道，DeepSeek R1模型每秒生成200個(gè)令牌，同時(shí)超過一些領(lǐng)先的基于云的模型，比如OpenAI的ChatGPT o1[9]。這種效率允許用戶在中利用高級人工智能功能完全離線的環(huán)境，確保敏感數(shù)據(jù)保持本地安全。這種創(chuàng)新不僅增強(qiáng)了人工智能應(yīng)用程序的性能也加強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理中的隱私要求。

離線人工智能的應(yīng)用

離線人工智能的一個(gè)顯著應(yīng)用是創(chuàng)造了自動化的研究助理。這些系統(tǒng)使用當(dāng)?shù)氐拇笮驼Z言編輯和總結(jié)研究文件的模型基于用戶查詢，演示人工智能如何簡化不依賴互聯(lián)網(wǎng)連接的信息收集[8]。此外，像Ollama for model這樣的工具的集成用于文檔管理的執(zhí)行和ChromaDB允許開發(fā)人員創(chuàng)建健壯的、用戶友好的應(yīng)用程序[10]。

社區(qū)和協(xié)作的作用

離線人工智能解決方案的開發(fā)和優(yōu)化也受益于技術(shù)社區(qū)內(nèi)的協(xié)作。用戶被鼓勵(lì)嘗試各種模型來識別

最適合特定的應(yīng)用，培養(yǎng)創(chuàng)新文化定制[8]。圍繞安全影響和公開可用的人工智能模型的生命周期管理至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈冇兄诮?biāo)準(zhǔn)化的實(shí)踐和開發(fā)者安全[8]。

參考文獻(xiàn)：

[1] DeepSeek R-1模型技術(shù)解析與OpenAI o1對比評估

https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1

[2] DeepSeek：這家中國AI初創(chuàng)企業(yè)如何撼動科技界？

https://www.cnn.com/2025/01/27/tech/deepseek-ai-explainer/index.html

[3] DeepSeek AI入門指南 | 社區(qū)全解析

https://community.allthings.how/t/deepseek-ai-how-to-get-started/660

[4] 開源革命：DeepSeek R1如何重構(gòu)AI競爭版圖

https://medium.com/aimonks/the-open-source-revolution-how-deepseek-r1-is-breaking-the-ai-race-ea44948f0b93

[5] OpenAI vs DeepSeek：o1與R1大模型選型深度對比

https://blog.promptlayer.com/openai-vs-deepseek-an-analysis-of-r1-and-o1-models/

[6] 基于Ollama與vLLM的R1本地化部署全流程指南

https://nodeshift.com/blog/a-step-by-step-guide-to-install-deepseek-r1-locally-with-ollama-vllm-or-transformers-2

[7] DeepSeek R1蒸餾Llama 70B模型下載實(shí)操手冊

https://llamaimodel.com/deepseek-r1-distill-70b/

[8] Raspberry Pi Ollama平臺部署全攻略

https://www.arsturn.com/blog/deploying-ollama-on-a-raspberry-pi

[9] DeepSeek R1深度評測與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用指南

https://neuroflash.com/blog/deepseek-r1/

[10] DeepSeek R1運(yùn)行GPU硬件要求白皮書

https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1

[11] 本地化部署DeepSeek R1終極指南

https://www.generativeaipub.com/p/how-to-get-deepseek-r-1-running-locally

[12] DeepSeek R1 vs OpenAI o1：性能對比深度解析

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/01/deepseek-r1-vs-openai-o1/

[13] [AI頭條]DeepSeek R1宣布超越o1預(yù)覽版并計(jì)劃開源

https://buttondown.com/ainews/archive/ainews-deepseek-r1-claims-to-beat-o1-preview-and/

[14] DeepSeek R1 API評測：定價(jià)體系與調(diào)用教程

https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/

[15] DeepSeek R1引發(fā)Hacker News技術(shù)圈熱議

https://news.ycombinator.com/item?id=42768072

[16] DeepSeek R1Raspberry Pi實(shí)戰(zhàn)：2025離線AI技術(shù)前瞻

https://www.digit.in/features/general/deepseek-r1-on-raspbery-pi-future-of-offline-ai-in-2025.html

[17] 本地優(yōu)先，隱私至上：新一代推理引擎構(gòu)建方法論

https://medium.com/@fatikir15/thinking-locally-acting-privately-building-a-reasoning-powered-q-a-app-with-deepseek-r1-using-3d487627251b

[開源地址] DeepSeek AI/DeepSeek-R1 GitHub官方倉庫

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1