基于大模型的 RAG 核心开发——详细介绍 DeepSeek R1 本地化部署流程

自从 DeepSeek 发布后，对 AI 行业产生了巨大的影响，以 OpenAI、Google 为首的国际科技集团为之震惊，它的出现标志着全球AI竞争进入新阶段。从以往单纯的技术比拼转向效率、生态与战略的综合较量。其影响已超越企业层面，涉及地缘政治、产业政策与全球技术治理，它彻底改变“美国主导创新、中国跟随应用”的传统格局，形成多极化的技术权力分布。

DeepSeek 的开源性彻底打破了 OpenAI 等公司通过 API 接口调用，依赖 token 计费的单一规则。因为 DeepSeek 是一个开源的产品，任何人都可通过 GitHub 等途径下载它的核心源代码，这种开源方案有点类似当年的 Android / 鸿蒙发展策略。任何人都可以为 DeepSeek 开发某项额外的功能，为DeepSeek 的茁壮成长贡献自己的一份力量。

它包括了 DeepSeek R1 / DeepSeek V3 / DeepSeek Coder V2 / DeepSeek VL / DeepSeek V2 / DeepSeek Coder / DeepSeek Math / DeepSeek LLM  等多个不同的模型，以适应不同领域的应用。私人开发者可以下载 DeepSeek R1 检心框架进行调试，如果企业调用 DeepSeek 的 API 接口，也需要按 token 收费，然而费用不到 ChatGDP 的十分之一，对企业来说是相当有良心。DeepSeek 的 R1 模型支持本地化部署，用户可以在企业服务器内单独部署自己的 DeepSeek 模型，以适应各自的领域需求。

废话不多说，下面为大家介绍 DeepSeek R1 的本地化部署流程。