借助LMStudio本地部署DeepSeek-R1系列模型
本地部署DeepSeek-R1模型小白教程
本文提供一个简易教程，指导用户如何在本地部署DeepSeek-R1模型，并将其API接入AI IDE，例如Cursor。
1. DeepSeek-R1及蒸馏模型
DeepSeek开源了完整的deepseek-r1 671B权重和一些蒸馏后的较小模型（Disstill系列）。其中，qwen-14b模型的性能与OpenAI-o1-mini相当。本教程将使用LMStudio部署这些较小的Disstill模型。
2. 选择本地部署工具：LMStudio
LMStudio是一个功能强大的本地大模型部署工具，支持Windows、macOS和Linux系统。它强调本地化操作，保障数据隐私和安全，非常适合处理敏感数据。无论用户是初学者还是资深开发者，都能轻松上手。
3. 步骤详解：本地部署DeepSeek-R1-Disstill模型
下载LMStudio
从LMStudio官网或GitHub仓库下载0.3.9版本安装包（其他版本可能不适用本教程）。
官网：https://lmstudio.ai/
GitHub：https://github.com/lmstudio-ai/lmstudio.js更换模型下载源及下载模型
由于Hugging Face访问限制，需要修改LMStudio的模型下载源。打开LMStudio安装目录下的
resources\app\.webpack\renderer\main_window.js和resources\app\.webpack\main\index.js这两个文件，将所有https://huggingface.co/替换为https://hf-mirror.com/。重启LMStudio。在LMStudio界面搜索”r1″，选择合适的DeepSeek-R1-Disstill模型下载（例如deepseek-r1-distill-qwen-7b）。模型加载与测试
下载完成后，LMStudio会自动加载模型。加载时间取决于模型大小和硬件配置。即使显存较小（例如6G显存的3060显卡），LMStudio也会利用内存辅助加载，从而实现本地部署。 可以使用测试问题进行验证，例如：”Strawberries 有几个 r？”。
部署API
点击LMStudio主界面的第二个按钮进入开发者界面，启用API部署服务。在设置中选择全部打开，以便在不同环境（例如WSL）访问服务。此API可供AI IDE（例如Cursor）调用。
4. 总结
本教程详细介绍了如何使用LMStudio本地部署DeepSeek-R1-Disstill系列模型，并提供了解决Hugging Face访问问题的方案。即使是配置较低的电脑，也能通过LMStudio实现本地部署，保障数据隐私和安全。 通过部署API，用户可以方便地将本地模型集成到其他AI开发环境中。
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文章来源：智猩猩GenAI
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作者简介：智猩猩旗下账号，专注于生成式人工智能，主要分享技术文章、论文成果与产品信息。