我记得有一次在朋友聚会上，大家聊到一个很有意思的话题：如果AI真的这么聪明，为什么我们还会看到那么多奇怪的回答？
这时，一个技术迷朋友不假思索地说：“有时候，思考过程比答案更重要。
”他提到的DeepSeek R1 671B，一款令人惊叹的AI模型，就是这么一回事。
大家的兴趣一下子被激发了，纷纷想知道这款模型到底有什么独特之处。
DeepSeek的深度思考功能让人惊叹DeepSeek R1 671B不只是个简单的问答系统。
与之前的AI不同，它可以进行深度的思维链模式思考。
什么意思呢？
假如你问它一个复杂的问题，比如“如何在城市规划中提高公共交通效率”，DeepSeek不仅能给出答案，还会展示它的思考过程——从分析现有交通模式，到提出改进方案，再到预估实施效果。
这种深度思考反而比得出答案更有学习价值。
很多时候，我们关心的已经不仅仅是答案本身，而是思考的过程。
通过观察DeepSeek的思维链条，我们可以反思自己的思考方式，看到自己平时没有注意到的细节和逻辑。
这种能力，不仅帮助我们解决问题，还能提升我们的思维水平和表达能力。
解决官网繁忙问题：本地部署是好选择这么强大的工具在使用时也并非一帆风顺。
由于DeepSeek太火了，官网经常因为访问量太大而导致服务器繁忙，让人很难畅快使用。
那怎么办呢？
爱折腾的技术人一定不会坐以待毙，可以选择本地部署！
本地部署也不是一件轻松的事，尤其要考虑各种硬件配置。
DeepSeek的原生态模型非常大：有720GB。
这意味着，即便是高端配置的GPU服务器，运行起来也有些吃力。
所以，选择一个量化版本会是一个更实际的方案。
如何选择适合的DeepSeek模型版本说到量化版本，这里就有必要提一下。
所谓量化，是对模型进行数据压缩，在保持主要功能的同时，显著减少模型占用的资源。
DeepSeek R1 671B有好几种量化版本可以选择，比如Unsloth AI提供的动态量化版本，就是一个非常不错的选择。
我选择的是DeepSeek-R1-UD-IQ1_M，这是一个1.73-bit的动态量化版本，占用了158 GB的空间。
虽然比原版的720GB小了不少，但实际上使用效果基本没差别，尤其是处理一般的问答、程序、数学类问题时，几乎和官方问答一致。
唯一的缺陷是，处理超复杂的问题时会稍微慢一些。
要成功运行这个模型，需要有相当的硬件支持。
比如，我的服务器配置是V100 * 8，单卡32G内存。
而且，除了模型权重，还需要为上下文缓存留出一些内存空间。
具体的安装步骤，我建议参阅一些详细的教程，但基本步骤就是下载模型、安装ollama、配置Modelfile文件，最后启动模型运行。
详细教程：从下载到运行DeepSeek R1 671B模型具体步骤其实不复杂，简单复述一下：
1. **下载模型文件**：从HuggingFace或七牛云下载模型文件（.gguf）。
2. **安装ollama**：可以选择在线或离线安装ollama，确保环境里安装了必要的CUDA驱动。
3. **配置Modelfile**：创建一个描述文件，设置模型路径，然后重启ollama。
4. **运行模型**：通过ollama的命令运行模型，或者通过API访问。
一步步完成这些操作后，DeepSeek R1 671B的模型已经在本地跑起来了。
你可以直接在命令行中和它交互，也可以通过API或者安装一个web界面来访问，非常方便。
试想一下，如果你能在自己的电脑上运行这么一个强大的思考助手，不再受限于服务器繁忙的困扰，是不是可以更自由地 explore 一些深度思考的问题呢？
这大概也是很多技术人喜欢折腾本地部署的原因之一吧。
总结一下，DeepSeek R1 671B不仅是一个强大的工具，更是一个提高我们思维能力的好帮手。
通过本地部署的方式，我们可以更自由、稳定地使用这个模型，享受深度思维带来的乐趣和启发。
通过本地部署享受深度思维最后值得一提的是，虽然本地部署看起来有些复杂，但对技术人来说，这其实是一种挑战和乐趣。
亲自动手解决问题，看到模型成功运行的那一刻，成就感满满。
同时，这也让我们重新思考了一个问题：在科技如此发达的今天，为什么我们还需要自己动手？
也许，动手的过程本身比结果更重要。
通过深度使用DeepSeek，我们不仅能得到问题的答案，更能学会如何提出更好的问题，如何从更多的角度看待问题。
在这个信息爆炸的时代，拥有深度思考的能力，也许正是我们能在纷杂的信息中保持清醒和独立思考的关键。
希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用DeepSeek R1 671B模型，同时也激发你对深度思考的兴趣。
在未来的日子里，让我们一起享受科技带来的无限可能吧。
