為什麼每個人都想在本機上運行 DeepSeek R1 0528？

Llama 3.2 1B、Qwen2.5 7B、Qwen 3（0.6B、1.7B、4B）、GLM 4 — 現在全部可在 Novita AI 上取得，免費為您的專案加速！

立即使用 Novita AI 進行建構！

DeepSeek R1 0528 已成為個人與企業使用上最受追捧的大型語言模型之一。憑藉其龐大的 6850 億參數架構，以及對蒸餾版與完整版的支援，許多開發者與 AI 愛好者希望在本機上運行它，而不是依賴雲端 API。但為什麼大家對在自己的硬體上運行 DeepSeek R1 0528 如此感興趣？讓我們來分析主要原因、優勢與挑戰。

在本機上運行 DeepSeek R1 0528 的優點

1. 離線生成

• DeepSeek R1‑0528 一旦設定完成，即可完全離線運行，由其龐大的 6850 億參數模型驅動 — 無需網路，非常適合連線不穩定或被禁止的環境。

2. 低延遲效能

• 基於雲端的 API 通常需要 15–30 秒才能回應，原因在於網路與伺服器延遲。在本機上運行 DeepSeek R1 可將回應時間縮短至亞秒級 — 這對於程式碼輔助工具、互動式除錯或即時資料分析至關重要。此外，本機執行可消除因雲端端點過載而常見的「服務不可用」錯誤。

3. 更強的隱私保護

• 由於模型完全在您的機器上運行，不會將任何敏感資料傳送至第三方伺服器。一切皆保留在本機，讓您擁有完全的控制權。

在本機上運行 DeepSeek R1 0528 的硬體需求

類別	完整版模型需求	8B 蒸餾版模型需求
GPU	企業級 GPU，至少 80GB VRAM（例如 NVIDIA H100/A100）	消費級 GPU，24GB VRAM（例如 NVIDIA RTX 4090）
磁碟空間	約 715GB	大幅減少（取決於量化模型大小）
系統記憶體	256GB RAM 或更高	32GB 至 64GB RAM
記憶體頻寬	DDR5，時脈 3200MHz 或更高	DDR5，建議高時脈速度
儲存效能	NVMe SSD，PCIe Gen4 或 Gen5	NVMe SSD，PCIe Gen4 或 Gen5
目標使用情境	企業、雲端推論、研究	個人使用、小型實驗、開發/測試
價格估算	GPU：每張 $30,000+，儲存與 RAM 另計	GPU：每張 $1,500–$2,000

• 運行需求的具體參考

VRAM (GPU)	RAM (系統)	Token/s	備註
24GB	64GB	~1.5	RTX 3090 + 64GB RAM。量化模型的標準設定。
24GB	96GB	1–2	RTX 3090TI + 96GB RAM。1–2 token/s，2k–16k 上下文。最多可達 8 個並行推論槽以提高總吞吐量。
0GB (停用 GPU)	96GB	~2.13	** 僅 CPU。使用 llama.cpp 動態量化的完整 R1 671B 模型（非蒸餾版）。**

來自 Reddit

在本機上運行 DeepSeek R1 的三種方式

1. 使用 Ollama

Ollama 提供了最簡單的方式在本機上運行 DeepSeek R1-0528 模型，只需極少的設定，並自動進行 GPU 最佳化。

# 安裝 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 啟動 Ollama 守護行程
ollama serve &

# 蒸餾版 8B 版本（輕量，適用於筆電/桌上型電腦）
ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_XL

# 完整量化版本（需要更多 RAM，162GB）
ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF:TQ1_0

2. 使用 WebUI 進行視覺化對話

Open-WebUI 提供了基於瀏覽器的介面，可透過 Ollama 與本地模型互動，模仿 ChatGPT 的體驗。

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

docker run -d -p 3000:8080 \
  --gpus all \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

3. 透過 Python SDK 進行開發者整合

如果您偏好以程式方式存取 DeepSeek R1-0528，請使用 Hugging Face + transformers。

pip install transformers torch

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 載入模型
model_path = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# 生成回應
def generate_response(prompt, max_tokens=512):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=max_tokens,
        temperature=0.6,
        top_p=0.95,
        do_sample=True
    )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

在本機上運行 DeepSeek R1 0528 的挑戰

1. 相依性與相容性問題

• 頻繁出現 PyTorch 與系統驅動程式之間的 CUDA 版本不符。
• 多個 AI 函式庫（例如 transformers、accelerate）之間的 Python 環境衝突。
• 量化模型格式（GGUF 與 Safetensors）經常 在工具之間不相容。

2. 特定平台的障礙

• Windows： CUDA + PATH 設定複雜且容易出錯。
• macOS： 無原生 GPU 推論；只能退而使用僅 CPU 模式。
• Linux： 因發行版而異（Debian、Arch 等）；套件管理器問題常見。

3. 電力與散熱需求

• 長時間推論若無適當散熱，會導致 熱節流。
• 高階 GPU + 多 GPU 設定可能消耗 1–3kW 的電力。
• 長時間穩定運行需要工業級散熱。

4. 安全性與隱私風險

• 模型權重通常以 純文字檔案 形式儲存。
• 推論日誌可能包含 敏感的提示/回應。
• 網路埠（例如 WebUI）有時會 未經驗證就暴露在外。

如果您不想麻煩：試試 Novita AI API

立即試用 DeepSeek R1 0528 示範！

透明定價

高效能，成本清晰。

• 上下文視窗：163,840 個 token
• 定價：$0.70 / 1M 輸入 token，$2.50 / 1M 輸出 token
• 無需前期 GPU 投資
• 提供離峰折扣與上下文快取

企業級安全性

內建加密、存取控制與合規支援。

• 端到端加密
• 符合 SOC 2 標準
• 符合 GDPR、HIPAA 規範
• 資料駐留選項

輕鬆整合

在您喜愛的工具中使用 DeepSeek R1 0528。

• Hugging Face Spaces、Transformers
• LangChain、Continue、Dify、Langflow
• 與 OpenAI API 工具（如 Cursor 和 Cline）相容

專注於產品，而非 GPU：Novita AI API 使用指南

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後點選 Model Library 按鈕。

立即試用 DeepSeek R1 0528 示範！

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：取得您的 API 金鑰

為了與 API 進行驗證，我們將為您提供一個新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，您可以依照圖片所示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用 chat completions API 的範例。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_H_85jwhkUyBsRipBTIU9n_adbP5B9Qvu0wxGGMN4Vq-BpFVKntQQXOAJF4IpkuDJh2e-NQkoJkcwMhus4t81PQ==",
)

model = "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b"
stream = True # or False
max_tokens = 16000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

步驟 6：監控 LLM API 指標

系統性評估有助於根據特定需求決定最佳的部署策略。

• 回應時間： 測量典型請求的端到端延遲。
• 吞吐量： 測試並發請求處理能力。
• 可靠性： 監控正常運行時間與錯誤率。
• 品質： 比較不同部署方法的輸出一致性。

您可以透過 LLM Metrics Console 存取這些指標。

由於高硬體需求，在本機上運行 DeepSeek R1 0528 能為您帶來速度、隱私以及擺脫雲端服務限制的自由。但這也需要投入大量的硬體、設定與維護成本。對於那些需要最大控制權且準備好投資高階硬體的人來說，本地部署無可比擬。對於其他人來說，像 Novita AI 這樣的受管 API 能以更低的複雜度提供同樣強大的功能。

常見問題

在本機上運行 DeepSeek R1 0528 的主要好處是什麼？

離線存取、更快的回應時間，以及資料的完全隱私。

運行 DeepSeek R1 0528 需要什麼硬體？

為了獲得最佳效能，需要企業級 GPU（80GB+ VRAM）和至少 256GB RAM。輕量級的蒸餾版模型可以在 24GB VRAM GPU 和 32–64GB RAM 上運行。

我可以在筆電上運行 DeepSeek R1 0528 嗎？

只有蒸餾版或量化版本可能在高階筆電（例如 RTX 4090 + 64GB RAM）上運行。完整版模型需要伺服器級硬體。

Novita AI 是一個全能雲端平台，助力您的 AI 抱負。整合 API、無伺服器、GPU 實例 — 您需要的經濟高效工具。免除基礎設施煩惱，免費開始，將您的 AI 願景化為現實。

推薦閱讀

• DeepSeek R1 0528 與 O3 的對決：中國的模型能打敗最強的嗎？
• DeepSeek V3 與 Llama 3.3 70B：語言任務 vs. 程式碼與數學
• Llama 3.2 3B 與 DeepSeek V3：效率與效能比較