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    体验 Deepseek 后,我彻底改变了对 AI 的看法

    放大字体  缩小字体 发布日期:2025-01-31 09:42:36   浏览次数:23  发布人:5322****  IP:124.223.189***  评论:0
    导读

    一个正在尝试脱离低级趣味的人Deepseek太火了,这几天无论打开某抖,某BiLi还是其他信息流,几乎两分钟就刷到一次Deepseek。1.png这让我这样的AI轻度使用者也不由的好奇起来,我也了解了一下Deepseek。 01Deepseek R1模型与其他的AI不同,它是推理式回答,也就是会把回答时的每一步思考都写出来。 [图片上传失败...(image-fc4465-173815653901

    一个正在尝试脱离低级趣味的人


    Deepseek太火了,这几天无论打开某抖,某BiLi还是其他信息流,几乎两分钟就刷到一次Deepseek。




    1.png

    这让我这样的AI轻度使用者也不由的好奇起来,我也了解了一下Deepseek。

    01


    Deepseek R1模型与其他的AI不同,它是推理式回答,也就是会把回答时的每一步思考都写出来。

    [图片上传失败...(image-fc4465-1738156539014)]

    这很让我心动,使用其他AI的过程中,最让我烦恼的就是AI的回答往往是资料集合,不知道来源,还要一项一项去验证。

    有一个很让我心动的是Deepseek R1提供了多种蒸馏的小模型,这就给较低性能的电脑的本地部署提供了可能。




    3.png

    本地大模型的好处不必多说,更好的隐私保护,也不会莫名其妙的被审查导致结果消失,没有网时也能用。

    最重要的是永久免费,不用担心某天突然收费。

    但缺点也很明显,那就配置要求较高。而我贫瘠的钱包让我心有余而力不足。




    4.png

    本来一直以为我的ThinkBook笔记本 ( 8845h 32G 无独显)是无缘本地大模型的,但DeepseekR1的公布让我有些蠢蠢欲动。

    我一般只用AI写一些周报和搜集资料,基本是不需要本地部署的,但出于对于目前AI产品未来收费的担心,我还是想体验一下Deepseek R1的本地部署效果。

    几乎没怎么折腾,很简单就安装部署完成了。
    (安装过程放在文后)

    02


    我迅速体验了一下,初步的结论是:目前仍无法替代在线AI

    1、本地部署虽然可以在笔记本端运行,但仍受限于硬件水平,思考速度会慢。简单问题的思考在10-40s,较长问题的思考时间在70-80秒左右,整体的处理速度在11toks/s。




    image.png

    (并且我并没有跟它对话过拍照相关的问题,它错误的思考了这一点)

    2、回答表现来说,已经让我非常惊艳了,问它一些稀奇古怪的问题也能回答的很好。但我本地部署的模型较小,还是无法达到在线的思考水平。




    image.png

    3、其实对于我这样的普通用户来说,在线AI仍是优于本地AI的选择。
    隐私、审查、网络等问题,对于目前算力更充足、响应更快且目前仍免费的大模型AI来说,并不是不可舍弃的东西。




    image.png

    虽然说了不少缺点,但我认为,全面AI时代来临可能不远了。

    原来的AI训练与调用都需要大量的能源与资源,尤其是显卡的成本很高。自带AI的笔记本往往是上万元的高端笔记本的专属功能。

    但我的笔记本,只需要4600元(有国补),就可以较为流畅的运行AI大语言模型了。而相同配置的笔记本或小主机,目前最便宜三千多就可以入手了。我甚至看到有人用手机部署了1.5B的小模型。

    作为一个非AI行业的普通人,我非常的的震撼。AI对硬件要求的降低,可能会带来更多的应用场景,也可能会有新的杀手级应用和新的企业崛起。

    新的一年,我仍然看好AI。

    (以上是仅为我作为非专业人士的个人看法,欢迎各位大神交流指导。)

    03


    下面附安装过程。
    1、使用 Ollama+AnythingLLM的方式快速进行本地安装。




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    2.官网下载安装Ollama,官方安装包不支持直接改安装位置,要有足够的C盘空间。




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    安装完成后不会有界面跳出,右下角状态栏出现图标即安装完成。




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    3.按WIN+R,输入CMD,打开命令行,输入ollama run deepseek-r1:7b(可根据自己的配置选择模型)

    12-16G显存推荐14B,24G显存推荐32B,由于笔记本性能有限,我这里安装的7B。




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    4.等待进度条到100%,就部署完成了。可以在命令行下和deepseek r1对话了。




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    5.为了我们小白更好的使用,我们要安装图形化界面。这里使用anythingLLM。同样官网下载。




    image.png

    6.按步骤安装后,打开软件,选择Ollama和deepseek模型。




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    7.然后就可以体验了,是不是很简单。
    8.运行过程的资源占用。





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