最近，DeepSeek R1真的火得不得了。无论是API还是网页端都频繁出现不可用的情况，每次想用的时候都要祈祷服务器能正常运行。作为一个技术爱好者，看着别人家的大模型呼风唤雨，自己却只能干着急，心里自然有些痒痒。
终于有一天，我决定不再等待DeepSeek的服务器恢复，而是选择自己动手解决问题！毕竟，听说R1是一个开源模型，或许可以在本地部署试试看。
于是，我开始研究如何在Mac mini上运行这个14B的大模型。说实话，刚开始的时候感觉有点懵，因为对于一个非技术人员来说，搭建一个深度学习环境并不是一件简单的事。但幸好，网上有很多教程可以参考，再加上一些耐心和毅力，最终还是成功了！
整个过程大致分为以下几个步骤：
硬件准备：Mac mini的性能其实不错，特别是M2或更高配置的机型，在本地运行R1这样的大模型完全没问题。
环境搭建：安装必要的软件和服务，比如Ollama或者其他支持DeepSeek R1的框架。这个过程涉及到一些命令行操作，但只要按照教程一步步来，还是比较顺利的。
下载与配置：获取DeepSeek R1的模型文件，并进行相应的配置。这里可能需要一定的存储空间和网络带宽，不过Mac mini的SSD速度很快，下载起来也还算快。
测试运行：终于到了最激动人心的时刻！输入第一个问题，等待模型返回结果。看着本地环境中顺利运行的R1，那种成就感真的无法用语言形容。
通过这次实践，我不仅成功避开了DeepSeek服务器不稳定的问题，还学到了很多关于深度学习部署的知识。更重要的是，本地部署让我可以更自由地使用模型，完全不受网络和服务器状态的影响。如果你也对技术动手感兴趣，不妨试试看在自己的设备上运行一些开源的大模型。毕竟，技术的魅力就在于不断地探索与实践！#DeepSeekR1# #本地部署##Macmini#