手把手教你將本地部署的DeepSeek R1集成到Dify
今天，手把手教大家在本地部署DeepSeek R1，并將其集成到Dify中，實打實提升你的工作效率！
一、本地部署模型
本部分介紹在本地通過ollama部署DeepSeek R1。
1、安裝ollama
在ollama官網，選擇操作系統，下載ollama應用程序并安裝
命令行輸入ollama，出現下面的提示，則說明安裝成功。
2、部署deepseek模型
在ollama官網，點擊「Models」，選擇第一個「DeepSeek R1」
根據自己的顯存選擇對應的版本大小。
模型名稱 | 參數規模（b） | 顯存需求（FP16，GB） | 顯存需求（4位量化，GB） |
7b模型 | 7 | 16 | 4 |
16b模型 | 16 | 37 | 9 |
67b模型 | 67 | 154 | 38 |
236b模型 | 236 | 543 | 136 |
671b模型 | 671 | 1543 | 386 |
推薦GPU：
- 7B和16B之類的較小型號，消費者GPU（例如NVIDIA RTX 4090）是合適的。
- 較大的模型，超過1000億個參數的模型，通常需要數據中心GPU，例如NVIDIA H100或分布式設置中的多個高端消費者GPU。
如何查看自己電腦顯存呢？
在windows10電腦上，右鍵點擊左下方的Win10圖標，彈出下拉菜單，選擇【運行】選項并點擊進入運行對話窗口，在運行對話窗口內輸入dxdiag命令【主要查看N卡】。
計算：電腦顯存==>16112MB / 1024MB約等于16GB，選擇最小7B參數的模型。
點擊7b，然后在右側會出現下載命令：
將下載命令復制，到命令行中執行：
下載之后，就可以通過命令行和大模型進行對話了：
通過命令行和大模型進行對話不太方便，接下來，介紹一下將其集成到Dify中，通過可視化的方式調用。
二、Dify中配置DeepSeek R1
登錄到已經部署好的Dify中，點擊設置，在「模型供應商」選擇「ollama」
「模型名稱」填：deepseek-r1:7b。
「基礎URL中」，若ollama和Dify是同一臺機器部署，并且Dify是通過Docker部署，那么填http://host.docker.internal:11434，
其他情況填http://localhost:11434，填完之后點擊保存即可。
三、創建應用
在Dify中創建一個應用來使用DeepSeek R1模型。
創建一個「聊天助手」，填寫「應用名稱」和「描述」，點擊創建：
選擇添加好的DeepSeek R1模型：
需要注意的是，DeepSeek R1是一個推理模型，不支持函數調用，也就是說無法集成在DIfy的智能體中，但是DeepSeek V3可以。
沒有聯網的deepseek-r1存在嚴重的幻覺。
本文轉載自 ??AIGC新知??，作者： 絳燁
