节省成本：OpenAI 的 O1 每百万代币成本高达 60 美元，而 DeepSeek-R1 是免费且开源的，避免了高昂的 API 费用。
设置：通过在本地运行，您可以完全控制模型。您可以根据特定用例对其进行自定义，与现有工作流程集成，并根据您的需求优化性能。
安全和隐私：在您的计算机上运行模型意味着敏感数据永远不会离开您的环境，从而提供更好的安全性和隐私性。
响应时间更快：无需依赖云服务器。通过在本地运行 DeepSeek-R1，您可以期待更快的计算时间，特别是对于复杂的推理任务。
DeepSeek-R1本地发射技术规格
要在本地运行DeepSeek-R1 ，您的系统必须满足某些硬件和软件要求。以下是您需要的东西的清单：
设备要求
图形处理器：具有至少 16 GB 视频内存的高性能图形处理器（例如 NVIDIA RTX 3090 或 A100）。
CPU：多核处理器（例如 Intel i7 或 AMD Ryzen 7）。
RAM：最低 32GB，但对于大型数据集建议使用 64GB。
存储：至少 100 GB 的可用 SSD 磁盘 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 空间用于存储模型权重和数据集。
软件要求
操作系统：Linux（Ubuntu 20.04 或更高版本）或带有 WSL2 的 Windows 10/11。
Python：3.8 或更高版本。
CUDA：11.2 或更高版本，用于 GPU 加速。
深度学习框架：PyTorch 或 TensorFlow，取决于您的偏好。
现在我们已经介绍了为什么在本地运行 DeepSeek-R1 是有益的，让我们看看如何做到这一点。