第 2 课
用 Ollama 在本地运行 DeepSeek-R1
选择明确的 DeepSeek-R1 蒸馏模型标签，在本地完成对话、API 调用和资源清理，避开误拉超大模型。
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图文讲义
DeepSeek-R1 官方项目采用 MIT License，但蒸馏模型还应同时遵守其基础模型许可。本教程固定使用 Ollama 的 deepseek-r1:7b 标签，下载量约 4.7 GB，避免把不带尺寸判断的 latest 或约 404 GB 的完整 671B 模型误当作普通电脑的默认选择。
确认 Ollama 已安装
按官方方式安装并启动 Ollama，运行 ollama -v 确认命令可用。检查至少约 6 GB 可用磁盘空间，并预留模型运行所需内存；下载量不是运行时内存占用的完整估算。
比较模型尺寸并锁定标签
在 Ollama 的 DeepSeek-R1 tags 页面比较 1.5B、7B、8B 等蒸馏版本：1.5B 下载更小，7B 约 4.7 GB，8B 约 5.2 GB，而完整 671B 约 404 GB。根据设备选择明确标签，本教程统一使用 deepseek-r1:7b，不使用含义可能变化的裸标签。
启动 DeepSeek-R1 对话
运行 ollama run deepseek-r1:7b，等待首次拉取完成。输入一个可以核对答案的推理问题，再追问它所依赖的假设；观察回答质量和速度，但不要把模型输出本身当作事实来源。输入 /bye 退出交互。
调用本地 Chat API
运行 curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"deepseek-r1:7b","messages":[{"role":"user","content":"给出一个可验证的两步推理示例"}],"stream":false}'。确认响应中的模型名与固定标签一致。Ollama API 默认没有面向公网的完整认证边界，不要把 11434 端口未经代理鉴权直接暴露到公网。
查看、停止或删除模型
用 ollama ls 确认本地标签，用 ollama ps 查看是否仍在运行；需要释放运行内存时执行 ollama stop deepseek-r1:7b。确定不再使用且需要回收磁盘空间时，才运行 ollama rm deepseek-r1:7b，删除前再次核对完整标签。
