01本地部署 DeepSeek 的必要性

隨著人工智能技術的快速發展，企業對 AI 模型的部署方式有了更多選擇。本地部署 DeepSeek-R1 模型具有以下顯著優勢，使其成為許多企業和開發者的首選：

1. 數據隱私與安全

在本地環境中部署 DeepSeek-R1 模型，可以確保敏感數據完全隔離于外部網絡，避免數據泄露的風險。這對于處理涉及商業機密、個人隱私或受監管數據的應用場景至關重要。

2. 定制化能力

本地部署允許企業根據自身業務需求對模型進行微調和優化。例如，通過領域知識微調，DeepSeek-R1 可以更好地適應特定行業的應用場景，從而提升模型的準確性和實用性。

3. 低延遲響應

本地部署減少了對云端服務的依賴，避免了網絡傳輸帶來的延遲。DeepSeek-R1 在本地環境中能夠實現毫秒級的推理速度，這對于需要實時響應的應用（如智能客服、自動化流程等）尤為重要。

4. 成本可控

與依賴云端 API 調用相比，本地部署可以顯著降低長期使用成本。例如，通過優化硬件配置和資源利用，DeepSeek-R1 的部署成本可以大幅降低，同時避免了按調用次數計費的高昂費用。

02在邊緣終端部署本地大模型的好處

邊緣終端，如樹莓派和英特爾哪吒開發套件，通常具有較低的功耗和成本，同時具備一定的計算能力。在這些設備上部署 DeepSeek-R1 大模型，可以帶來以下好處：

1. 降低云端依賴
邊緣終端的本地化部署減少了對云端服務的依賴，使得設備能夠在離線或網絡不穩定的情況下獨立運行。這對于一些需要在偏遠地區或網絡受限環境中使用的場景（如智能家居、工業物聯網等）非常有價值。

2. 應用場景拓展
在邊緣終端部署 DeepSeek-R1 可以推動 AI 技術在更多領域的應用，如教育、開發實驗、智能家居等。這不僅降低了 AI 技術的使用門檻，還促進了技術的普及。

3. 隱私保護

由于數據處理完全在本地完成，邊緣終端部署可以有效避免敏感信息的外泄，尤其適合對隱私有高要求的場景。

03在樹莓派上部署 DeepSeek-R1 的實現方式

目前網上看到的在樹莓派上部署大模型的主流實現方式是通過Ollama。

Ollama 是一個輕量級的 AI 模型部署工具，支持在樹莓派等低功耗設備上運行 DeepSeek-R1 模型。用戶可以通過簡單的命令行操作下載并啟動模型，例如運行 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 來部署 1.5B 版本。它具有部署簡單和資源占用低的優勢，Ollama 提供了簡潔的命令行操作界面，降低了部署的技術門檻。1.5B 版本的 DeepSeek-R1 模型對硬件資源的需求較低，適合樹莓派等低配設備。

但也存在一些劣勢，比如：

性能限制：樹莓派的硬件性能有限，推理速度較慢，可能無法滿足實時性要求較高的應用。

內存瓶頸：運行較大模型（如 8B 版本）時，樹莓派可能面臨內存不足的問題。

功能受限：部分高級功能可能因硬件限制無法充分發揮，例如復雜的多任務處理。

04在英特爾哪吒開發套件上部署 DeepSeek-R1 的實現方式

目前暫未看到有在英特爾哪吒開發套件上部署 DeepSeek-R1 的介紹。為填補這一空白，本文介紹如何采用 WasmEdge 本地部署 DeepSeek-R1 的方式。

英特爾哪吒開發套件搭載了英特爾N97處理器（3.6GHz），配備64GB eMMC存儲和8GB LPDDR5內存。英特爾N97處理器屬于 Intel Alder Lake-N 系列，采用僅 E-Core 的設計，專為輕量級辦公、教育設備和超低功耗筆記本電腦設計，成本和功耗更低，更適合嵌入式設備。

更關鍵的是！英特爾哪吒最大的優勢就是自帶集成顯卡，Intel UHD Graphics，我們可以在iGPU上運行大模型。

WasmEdge 是一種高性能的 WebAssembly 運行時，適用于在邊緣設備上部署輕量級應用。WasmEdge 提供了良好的跨平臺支持，能夠在多種硬件平臺上運行，包括樹莓派和 Intel 哪吒開發套件。這使得開發者可以使用同一套部署方案適配不同的硬件環境，降低了開發成本。

WasmEdge 本身輕量級，啟動速度快，適合資源受限的邊緣設備。通過 WebAssembly 的高效執行機制，可以顯著提升模型的推理速度，優化資源利用率。

WebAssembly 的設計使得模型能夠在邊緣設備上以接近原生的速度運行。此外，WasmEdge 還支持多線程和并行計算，進一步提升了推理效率。

05具體部署方案

1、下載依賴

apt update && apt install -y libopenblas-dev

2、克隆 WasmEdge 倉庫

git clone https://github.com/WasmEdge/WasmEdge.git

3、源碼編譯

cmake -GNinja -Bbuild -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 
 -DWASMEDGE_PLUGIN_WASI_NN_BACKEND="GGML" 
 -DWASMEDGE_PLUGIN_WASI_NN_GGML_LLAMA_BLAS=OFF 
 -DCMAKE_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu 

4、執行編譯后的文件

cmake --build build

5、安裝

cd build
sudo cmake --install . --prefix /home/hans/WasmEdge

6、運行模型

選用的是8B的DeepSeek- R1蒸餾模型（量化后3G大小），一般看到樹莓派上只能跑1.5B的DS蒸餾模型。

運行命令

wasmedge --dir .:. --nn-preload defaultAUTO:/home/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.gguf llama-chat.wasm -p llama-3-chat

7、運行效果

總結

在探索了 DeepSeek-R1 的本地部署之旅后，我們不禁感嘆：AI 的世界正變得越來越觸手可及！從企業對數據隱私的嚴守，到邊緣設備上的高效推理，再到英特爾哪吒開發套件上的靈活部署，DeepSeek-R1 正在以一種前所未有的方式，將智能的力量帶到每一個角落。

而當我們站在技術的十字路口，回望這一路的探索，或許會發現，真正的魔法并非來自模型本身，而是我們對技術的掌控和創新。

最后，讓我們以 DeepSeek-R1 的智慧之光，照亮未來的每一步。正如那句詩所言：“智能入世萬象新，笑與人間共潮生。”在這個充滿無限可能的時代，Intel 哪吒開發套件不僅僅是一個開發板，它是我們通往智能未來的鑰匙。