大家過年期間刷手機的時候，是不是感覺被DeepSeek“霸屏” 了？這款語言模型，一經發布直接在全球范圍內爆火，成為頂流，在熱搜上更是牢牢占據一席之地。無論是技術大神，還是緊跟潮流的技術小白，都被它強大的自然語言處理能力狠狠吸引，誰不想趕緊上手體驗一把呢？

作為openKylin系統的用戶，千萬不要錯過這波專屬福利———一份超詳細的在openKylin系統上本地部署并運行DeepSeek-R1開源模型的安裝指南。手把手教學，包教包會，讓你輕松開啟這場超燃的技術探索之旅，趕緊跟著教程操作起來！

第一步：下載并安裝ollama

·方式一：

按照ollama官網的下載指南，執行如下命令：

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

·方式二：

前往github平臺ollama項目自行下載后解壓：

https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.5.7
執行如下命令進行解壓縮：

sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

·方式三：

如以上兩種方式因網絡原因均無法成功下載，可通過關注openKylin公眾號，回復ollama，獲取百度網盤鏈接進行下載。

第二步：啟動ollama服務

執行如下命令啟動ollama服務：

ollama serve

然后打開一個新的終端窗口，查看是否已啟動成功，如下圖所示：

第三步：下載并安裝運行DeepSeek-R1模型

執行如下命令下載并安裝運行DeepSeek-R1 1.5b模型：

ollama run deepseek-r1:1.5b

注意：本次演示以1.5b模型為例，若您的電腦性能更高，可下載安裝DeepSeek-R1更高規格的模型，效果更好哦！具體官方命令如下：

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run deepseek-r1:1.5b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

ollama run deepseek-r1:8b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

ollama run deepseek-r1:14b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

ollama run deepseek-r1:32b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

ollama run deepseek-r1:70b
至此，已完成DeepSeek-R1模型的部署，接下來我們來問它一個問題測試一下：

可以看到，基于openKylin開源操作系統本地部署的DeepSeek-R1 1.5b模型，在較短時間內即可給出它的分析過程及最終答案。

通過以上的步驟，我們成功在openKylin上完成了DeepSeek-R1開源模型的本地部署與運行。希望大家在嘗試的過程中，不斷挖掘這兩者結合的潛力，在各自的領域中實現更多創新。如果你在操作過程中有任何疑問或心得，歡迎在評論區留言分享，讓我們共同推動開源技術與人工智能的發展！OpenAtom openKylin是由開放原子開源基金會孵化及運營的開源項目，由基礎軟硬件企業、非營利性組織、社團組織、高等院校、科研機構和個人開發者共同創立。

社區以“為世界提供與人工智能技術深度融合的開源操作系統”為愿景，旨在于開源、自愿、平等、協作的基礎上，共同打造全球領先的智能桌面開源操作系統根社區，推動Linux開源技術及其軟硬件生態繁榮發展。