在树莓派上设置 DeepSeek R1：2025 年离线人工智能的未来

概述

《在树莓派上设置 DeepSeek R1：2025 年离线人工智能的未来》是一份前瞻性技术指南，聚焦中国AI初创公司DeepSeek于2023年底推出的开源模型DeepSeek R1。该模型旨在通过提供媲美ChatGPT的先进推理能力，推动人工智能技术的民主化，使开发者能够在低成本硬件（如Raspberry Pi）上部署高性能AI应用，构建去中心化、隐私安全的AI生态[1][2][3]。

DeepSeek R1凭借其自校验机制与结构化推理优化，在准确性与可靠性上显著超越传统依赖大数据的模型。其开源特性与隐私保护设计，尤其契合边缘计算场景中对本地化处理的需求，成为推动离线AI发展的关键力量[4][5][6]。

Raspberry Pi平台部署DeepSeek R1模型的安装流程包含多项前置条件与安装步骤，旨在确保系统最佳性能表现。用户可通过详尽的指南完成依赖项安装、模型配置及常见故障排除，使从爱好者到研究人员的广泛开发者群体都能充分探索离线AI系统的潜力。这种技术可及性预计将在2025年前后及未来持续推动AI领域的创新实验，对人工智能的发展格局产生深远影响[7][8]。

尽管前景可期，DeepSeek R1的部署仍引发对硬件限制与软件兼容性问题的关注。对于硬件配置较低的用户而言，这些挑战尤为突出。社区驱动的支持与协作机制通过促进知识共享，有效帮助用户应对系统复杂性。随着市场对离线AI解决方案的需求持续增长，DeepSeek R1展现出变革性潜力——既能提升本地化AI处理能力，又可确保用户数据的安全性与隐私保护[9][10]。

背景

DeepSeek是由对冲基金经理梁文锋于2023年末创立的中国人工智能初创企业。该公司致力于实现人工通用智能（AGI），并承诺将所有模型开源。自成立起，DeepSeek凭借创新的研发路径与快速迭代的推理模型在AI领域引发关注，其代表性成果DeepSeek-R1系列包含基础版DeepSeek-R1和简化版DeepSeek-R1-Zero[1][11]。

其中DeepSeek-R1模型的推出尤为引人注目。该模型在保持与OpenAI的o1等主流模型相当性能的同时，通过开源策略显著降低使用门槛，允许开发者无需承担高昂订阅成本即可调用模型，有力推动了普惠型AI生态的构建[2][3]。这种开放模式与大型科技公司主导的封闭生态形成鲜明对比，体现了AI行业向透明化与可及性发展的新趋势。

DeepSeek模型的应用潜力已超越学术研究范畴。例如，通过Raspberry Pi设备配置，其模型可高效运行大语言模型（LLM），为个体开发者和小型组织提供高性价比的AI实验平台[7]。这种技术普惠性契合了AI社区倡导的创新协作愿景，使更多参与者能介入人工智能前沿探索。随着AI技术演进，DeepSeek的开源实践有望在2025年前后成为塑造离线AI技术格局的关键力量。

部署前提

为确保安装流程顺畅及模型性能最优，需满足以下核心条件：

安装流程

在Raspberry Pi上部署DeepSeek R1模型需遵循以下核心步骤以确保成功实施：

系统要求

开始安装前，请确认您的设备满足以下最低配置：

- 存储空间 ≥ 500GB（建议外接SSD/HDD扩展存储）

- 已安装Jupyter Notebook开发环境 或 Nvidia CUDA加速框架

- GPU配置需根据具体使用的模型版本进行调整（不同型号可能要求不同架构的GPU支持）[12]

分步安装指南

步骤1：安装依赖项

首先为vLLM安装必要的依赖库。推荐使用Rust包管理器Cargo完成安装：

安装完成后，检查 Rust 和 Cargo 的版本，确认它们都已正确安装：

步骤2：安装vLLM

确认安装 Rust 和 Cargo 后，下一步就是安装 vLLM。

在安装过程中，如果遇到任何与转换器库版本有关的错误，可以执行更新：

解决任何错误后，重试 vLLM 安装。

第 3 步：安装 Ollama

为方便管理模型，请安装 Ollama 平台。

安装完成后，通过检查 Ollama 的版本来验证是否已成功安装：

步骤4：配置模型服务

安装好 Ollama 后，启动 Ollama 服务器：

打开一个新的终端窗口，运行以下命令，替换为您喜欢的模型类型，如 70b：

下载模型需要一些时间，具体取决于您的网速和系统性能。

步骤5：功能验证

下载模型后，在终端输入样本提示测试其功能。如果模型返回一致的响应，则认为安装成功，模型可以使用[13][14]。

这种简化的安装过程使用户能够在 Raspberry Pi 上高效地部署 DeepSeek R1，为 2025 年及以后的离线人工智能应用铺平了道路。

DeepSeek R1的功能

高级推理能力

DeepSeek R1以其超强的推理能力而闻名， 区别于传统的人工智能模型数据集和统计方法。它采用结构化的方法解决问题，它能够处理复杂的任务，例如逻辑推理和事实核查[4] [5].这种结构化推理能力不仅增强了模型的准确性，也有助于减轻常见的人工智能问题，如幻觉，这是产生错误或误导的实例信息[4]。

自我事实检查机制

DeepSeek R1的突出特点之一是它的自我事实检查功能性。这个模型交叉验证了它的反应，意义重大 且提高其提供的信息的可靠性和准确性。这种方法确保用户获得值得信赖的输出在要求事实正确性的应用中尤其重要[4][5]。

基准性能

DeepSeek R1公司已经运用于各种人工智能基准，如人工智能模型评估(AIME)和数学竞赛。它经常超越其他领先的模型，包括 OpenAI的o1，展示了它解决复杂问题的能力[4][5]。这一基准性能反映了其创新性培训方法和优化，使其定位为作为人工智能领域的强大竞争对手。

逻辑规划技术

该模型采用逻辑规划技术，使其能够系统地处理复杂的问题。这种基于序列的推理不仅提高了模型处理问题的可靠性和复杂性的查询，也允许它清楚地说明所涉及的步骤它的推理过程比许多其他模型更加透明[5] [15].这种清晰度对于寻求理解人工智能结论背后的逻辑很有帮助。

开源可访问性

DeepSeek R1是完全开源的，允许开发者和研究人员访问它的底层代码库，修改它，甚至对其进行微调以满足特定需求。这种可及性鼓励人工智能社区内的实验和创新，培养人工智能进一步发展的协作和推理能力[5][15]。

重点优化策略

DeepSeek R1不同于传统的语言模型广泛的监督微调。相反，它结合使用了强化学习和战略优化，有助于处理数学和数学问题的效率和有效性及逻辑推理任务。这种集中优化增强了资源分配，确保模型在其指定的领域[6][8]。

性能和技术规格

型号规格

DeepSeek-R1旨在提供以下两者之间的显著平衡性能和效率。这模型包含总共6710亿个参数，其中370亿个每个处理的令牌使用的活动参数。它有能力处理长达128K令牌的上下文长度，并且已经培训过在14.8万亿代币的庞大数据集上。培训过程产生了相当大的计算成本，总计2.664英镑百万H800 GPU小时[16]。

架构和培训方法

该模型采用专家混合(MoE)架构，该架构允许它为每个令牌仅激活其参数的子集，优化计算资源，而不牺牲准确性或推理的深度。这种架构选择对于管理至关重要，同时保持高性能[16]。 R1的训练方法结合了大规模培训后阶段的强化学习，提高其推理能力。这种方法不同于传统的需要大量标记数据的监督学习方法，它是通过最小的微调促进更好的概括[16]。

性能洞察

“深海搜寻”-“R1”的性能得到了好评 与其他模型相比，展示了卓越的推理和 解决问题的能力。用户注意到，虽然其他型号可能需要大量的提示和指导解决方案，DeepSeek-R1始终提供准确的输出。这种能力在需要以下条件的任务中尤为突出如复杂的问题解决，其中模型有效地公开了它的推理过程[17]。

挑战和故障排除

在Raspberry Pi上设置DeepSeek R1模型有几个优点及用户可能遇到的挑战。这些可以从软件兼容性问题的硬件限制，需要有效的故障排除策略。

硬件限制

运行DeepSeek R1需要大量的计算资源，这对于使用Raspberry Pi的用户来说是一个障碍设备。为了获得最佳性能，建议使用GPU 更高的型号时，至少有24GB VRAM，例如 Raspberry Pi的有限功能可能不足以支持模型执行，这导致加载过程中有潜在的崩溃和错误流程[8][7]。

软件安装问题

用户经常报告在模型安装期间的困难，特别是与API键配置和环境相关的可变设置。这些挑战会导致故障安装或阻碍用户充分利用模型的能力。常见的解决方案是重新安装组件，这已帮助许多解决安装 问题[8][7]。 此外，社区成员也注意到了这些报告问题，并提供最少的可重复片段，以便于排除故障并阐明面临的具体问题[8]。

模型加载崩溃

有报告称，在尝试加载Colab或本地环境中的模型时会话崩溃，尤其是在使用fp16型号变型。这通常是由于硬件资源，并可能因试图加载更大的有限系统上的模型[8]。建议用户确保他们的系统具有足够的存储和处理能力，或者考虑将基于云的解决方案作为一个可行的替代方案[8]。

资源管理

与仅仅运行它相比微调模型会消耗更多的资源，需要更高的内存和计算能力。用户应该留意资源

针对其设置的特定要求，以避免性能问题瓶颈[8][7]。探索基于云的租赁也可以缓解这些限制中的一些，允许进入高速模型而不受本地硬件限制的约束[8]。

社区支持和故障排除

资源

DeepSeek社区为用户提供了一个协作空间寻求帮助和分享解决方案。鼓励成员参与讨论并分享他们的经验，这通常可以找出共同的问题和有效的解决方案。模型输出中的透明推理过程也有助于用户理解和故障排除工作，允许用户查看模型如何处理任务[7][13]。

离线人工智能的未来

离线人工智能的未来有望取得重大进展，特别是随着DeepSeek R1等型号的推出在Raspberry Pi等低成本设备上有效运行。这一转变代表了制造强大人工智能的一个步骤无需依赖基于云的解决方案即可获得的技术，这通常会引起对隐私和数据安全的关注[9][10]。

本地人工智能的创新

最近的发展凸显了本地人工智能不断增长的能力。例如，据报道，DeepSeek R1模型每秒生成200个令牌，同时超过一些领先的基于云的模型，比如OpenAI的ChatGPT o1[9]。这种效率允许用户在中利用高级人工智能功能完全离线的环境，确保敏感数据保持本地安全。这种创新不仅增强了人工智能应用程序的性能也加强了数据处理中的隐私要求。

离线人工智能的应用

离线人工智能的一个显著应用是创造了自动化的研究助理。这些系统使用当地的大型语言编辑和总结研究文件的模型基于用户查询，演示人工智能如何简化不依赖互联网连接的信息收集[8]。此外，像Ollama for model这样的工具的集成用于文档管理的执行和ChromaDB允许开发人员创建健壮的、用户友好的应用程序[10]。

社区和协作的作用

离线人工智能解决方案的开发和优化也受益于技术社区内的协作。用户被鼓励尝试各种模型来识别

最适合特定的应用，培养创新文化定制[8]。围绕安全影响和公开可用的人工智能模型的生命周期管理至关重要，因为它们有助于建立标准化的实践和开发者安全[8]。

参考文献：

[1] DeepSeek R-1模型技术解析与OpenAI o1对比评估

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

[2] DeepSeek：这家中国AI初创企业如何撼动科技界？

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

[3] DeepSeek AI入门指南 | 社区全解析

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

[4] 开源革命：DeepSeek R1如何重构AI竞争版图

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

[5] OpenAI vs DeepSeek：o1与R1大模型选型深度对比

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

[6] 基于Ollama与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蒸馏Llama 70B模型下载实操手册

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

[8] Raspberry Pi Ollama平台部署全攻略

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

[9] DeepSeek R1深度评测与实战应用指南

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

[10] DeepSeek R1运行GPU硬件要求白皮书

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

[11] 本地化部署DeepSeek R1终极指南

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

[12] DeepSeek R1 vs OpenAI o1：性能对比深度解析

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

[13] [AI头条]DeepSeek R1宣布超越o1预览版并计划开源

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

[14] DeepSeek R1 API评测：定价体系与调用教程

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

[15] DeepSeek R1引发Hacker News技术圈热议

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

[16] DeepSeek R1Raspberry Pi实战：2025离线AI技术前瞻

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

[17] 本地优先，隐私至上：新一代推理引擎构建方法论

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

[开源地址] DeepSeek AI/DeepSeek-R1 GitHub官方仓库

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