介绍
在当今竞争激烈的电商市场，AI（人工智能）技术已经成为提升客户体验、优化业务运营和提高销售转化率的关键工具。然而，很多企业仍然依赖云端 AI 服务，不仅成本高昂，还存在数据安全和访问速度等问题。其实，现在有了更简单、更经济的解决方案——直接在自己的电脑上部署 AI 模型。让我帮助你理解 AI 训练计算需求、FLOPs 计算的意义，以及如何使用 Ollama 在本地部署 DeepSeek R1。
为什么电商需要本地 AI？
- 保护客户数据，提升安全性 许多电商平台都会收集和处理大量的用户数据，比如购买记录、搜索习惯和个人信息。如果 AI 运行在本地，就无需将这些敏感数据上传到云端，从而减少数据泄露的风险。
- 零延迟，提升客户体验 在电商运营中，快速响应客户需求至关重要。无论是智能客服、个性化推荐，还是商品搜索，一个本地部署的 AI 模型可以在毫秒级别内响应，而云端 AI 可能受网络状况影响，导致延迟增加。
- 降低长期成本 使用云端 AI 服务通常意味着持续支付订阅费用，而本地 AI 仅需一次性部署，后续运行成本几乎为零。对于中小型电商来说，这是一种既经济又高效的选择。
- 完全掌控，灵活定制 云端 AI 服务通常是标准化的，无法满足所有个性化需求。但如果在本地部署 AI，就可以根据业务特点自由调整 AI 的功能，比如优化推荐算法，或训练 AI 更好地理解用户需求。
AI 训练 vs. 推理：为什么 FLOPs 重要？
FLOPs（浮点运算次数） 是衡量 AI 模型计算量的核心指标：
训练 AI 需要超级计算机级别的 FLOPs（如 GPT-4 训练需要 10²⁵ FLOPs）。
本地推理（运行 AI）对计算需求较低，但大模型仍然需要高显存 GPU。
现在部署 AI 真的很简单！
很多人可能会担心，AI 部署是不是需要专业的技术背景？其实，现在的工具已经让这一过程变得极其简单，甚至零经验的小白也能轻松搞定。只需按照以下几个简单步骤，就能让 AI 在本地运行：
- 下载 Ollama，这是 AI 本地部署的核心工具。
- 检查电脑配置，确保 GPU 适合运行 AI 模型。
- 一键安装 DeepSeek R1，根据显卡配置选择最合适的模型版本。
- 安装 Web UI，通过网页界面直接与 AI 交互。
整个过程几乎不需要任何专业知识，只要按照步骤操作，就能在短时间内完成部署。对于电商从业者来说，这是一个利用 AI 提升业务的最佳方式，既简单又高效。
本指南将详细介绍 AI 本地部署的每一步，帮助你快速上手，打造属于自己的 AI 助手！
第 1 步：下载并安装 Ollama
在部署 DeepSeek R1 之前，您需要安装 Ollama。这是本地管理 AI 模型所必需的工具。Ollama 是一个简化本地 AI 部署的工具，支持多种开源大模型，如 LLaMA、Mistral、DeepSeek等等。
从官方网站下载 Ollama： https://ollama.com/
按照安装说明完成设置。
第 2 步：检查您的 GPU 规格
DeepSeek R1 需要强大的 GPU 才能获得最佳性能。要检查您的 GPU 规格，请执行以下步骤：
- 按 Win + R 打开“运行”窗口。
- 输入 dxdiag 并点击 确定。
- 进入 显示 选项卡。
- 识别您的 GPU 名称（如 NVIDIA、AMD、Intel HD Graphics）。
Model Selection Based on GPU Memory:
基于 GPU 内存的模型选择：
| GPU 内存 | 推荐模型 |
|---|---|
| 8GB | 7b |
| 8GB+ | 8b |
| 12GB+ | 14b |
| 24GB+ | 32b |
| 48GB+ | 70b |
第 3 步：下载并运行 DeepSeek R1
安装 Ollama 并确定您的 GPU 能力后，可以通过命令行安装 DeepSeek R1。
打开 命令提示符 (CMD) 并根据您的 GPU 运行相应的命令：
| 模型 | 命令 |
| 7b | ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:7b |
| 8b | ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:8b |
| 14b | ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:14b |
| 32b | ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:32b |
| 70b | ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:70b |
Ollama 截至目前支持的开源 AI 模型、其参数规模以及运行下载指令：
| 模型名称 | 参数规模 | 下载指令 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 | 8B, 70B | ollama pull llama3.1:8b / ollama pull llama3.1:70b |
| Mistral | 7B | ollama pull mistral:7b |
| Phi-2 | 2.7B | ollama pull phi-2:2.7b |
| CodeGemma | 2B, 7B | ollama pull codegemma:2b / ollama pull codegemma:7b |
| Llama 2 | 13B, 70B | ollama pull llama2:13b / ollama pull llama2:70b |
| Orca Mini | 3B | ollama pull orca-mini:3b |
| LLaVA | 7B | ollama pull llava:7b |
| Gemma | 2B, 7B | ollama pull gemma:2b / ollama pull gemma:7b |
| Solar | 10.7B | ollama pull solar:10.7b |
📌 完整 Ollama 模型库：Ollama 官方库
第 4 步：安装 Web UI 以简化访问
要使用图形界面与 DeepSeek R1 交互，请安装 Web UI 扩展程序：
安装后，您可以直接在 Chrome 浏览器中使用 DeepSeek R1。
第 5 步：卸载或删除已安装的模型
如果需要删除已安装的模型，请使用以下命令：
ollama rm <模型名称>:<版本>例如，要删除 70b 模型，请执行：
ollama rm deepseek-r1:70b删除 Llama 3 8B：
ollama rm llama3:8b
查看已安装模型
如果不确定有哪些已安装的模型，可以使用：
bashCopyEditollama list
它会列出本地所有安装的模型，方便选择要删除的模型。
📌 注意：模型删除后需要重新下载才能使用，建议在删除前确认是否仍然需要该模型。
结论
通过遵循这些步骤，您可以在本地计算机上部署 DeepSeek R1，或许其他开源模型，完全掌控您的 AI 能力。无论是用于开发、研究还是个人 AI 助手，此设置都能确保流畅的体验而且安全可靠。