​​DeepSeek R1支持多种部署方式，包括本地化部署、网页端使用、移动端APP以及本地服务器部署，每种方法均具备独特优势，用户可按需选择。​​

​​一、本地化部署（Python环境）​​
用户可通过Python实现DeepSeek R1的本地化部署。需准备NVIDIA高端GPU（如A100或H100）及至少32GB内存，安装Python 3.8以上版本及PyTorch框架，再通过pip安装deepseek-causal库。下载模型权重文件解压后，编写Python脚本加载模型与分词器，运行即可生成文本。此方式适合开发者或对隐私性要求高的用户，确保数据本地处理。

​​二、Ollama工具（跨平台部署）​​
借助Ollama工具可完成Mac或Windows系统的快速部署。以Mac为例，安装Ollama后通过终端运行“ollama run deepseek-r1:1.5b”即可启动模型。搭配iOS设备上的Enchanted应用及ngrok工具，还可实现公网访问本地部署的服务，确保移动端与桌面端无缝协同。

​​三、网页端使用​​
无需安装，通过浏览器访问DeepSeek官网（https://chat.deepseek.com/）即可直接使用。网页端无需配置环境，适合临时使用或轻量级场景，但依赖网络稳定性。

​​四、移动端APP安装​​
在iOS系统上，可通过App Store搜索“deepseek-r1”或“深度求索”下载应用；安卓用户则从官网下载安装包（需允许未知来源）。APP支持注册登录、智能问答、多模态交互等功能，操作便捷且适配移动场景。

​​五、服务器端部署​​
若需长期稳定运行，用户可在服务器上部署。需Linux系统、50GB磁盘空间及稳定网络，通过wget下载安装包并解压，修改配置文件后启动服务（命令如“deepseek-r1 start”），完成后通过IP与端口访问Web界面。此方法适合团队协作或需要持续在线的场景。

总结而言，DeepSeek R1的部署方式灵活多样，涵盖从专业开发者到普通用户的多元需求。用户可根据设备条件、安全性要求及使用场景选择合适方式，充分释放AI大模型的潜力。