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 刚发现了DeepSeek R1，我对它非常兴奋。对于不了解的人来说，这是一个新的开源AI模型，在数学、编程和推理任务上与OpenAI o1和Claude 3.5 Sonnet相当。

在这个教程中，我将一步步讲解如何在本地运行 DeepSeek-R1，以及如何使用 Ollama 来设置它。我们还将探索如何基于R1型号、LangChain和Gradio构建一个在笔记本上运行的简单RAG应用程序。

在之前的一篇文章中，我们探讨了如何在标准个人电脑上安装LM Studio，本文将介绍在你的电脑上使用 LM Studio 安装 DeepSeek R1 Distill。

LM Studio 是一个出色的工具，适合在本地电脑上开始和运行大型语言模型，即使是在相对普通的机器上。

本文将继续介绍在带有图形界面的Mac上本地安装DeepSeek。

本指南让你了解如何在带有图形界面的Windows/Linux上本地安装DeepSeek。 

在这篇文章中，我将在Linux系统上搭建DeepSeek，使用图形界面进行交互，并将其集成到Python脚本中。

本地运行 DeepSeek R1 本指南涵盖硬件选择、环境设置、基于Docker的部署、推理优化，以及构建隐私优先AI应用的完整Node.js加React集成层。

最好的AI编程语言有几个共同点：它们都是高级语言，意味着学习和编程都容易。它们都有庞大的库和框架生态系统，供你用于AI开发。