这段时间，随着 DeepSeek 影响力的持续破圈，各大算力平台和第三方都在积极支持并上线 DeepSeek。那除此之外，很多小伙伴也在自己的机器上尝试了 DeepSeek 的本地部署。那关于本地部署，之前我们曾分享过一篇文章，是有关 DeepSeek-R1 在本地部署的教程。
大家好，我是思卿，今年春节以来除了哪吒2电影大火之外，DeepSeek也是火的不行，由于用的人太多，官网总是显示【服务器繁忙】，所以本期教程给大家带来DeepSeek的各种使用教程，解决官网服务器繁忙问题。
每经记者：岳楚鹏 每经编辑：兰素英2月10日，清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目迎来重大更新，成功打破大模型推理算力门槛。此前，拥有671B参数的MoE架构大模型DeepSeek-R1在推理时困难重重。
如图所示，KTransformers 团队于 2 月 10 日成功在 24G 显存 + 382 GB 内存的 PC 上实现本地运行 DeepSeek-R1、V3 的 671B 满血版，速度提高 3~28 倍。
