在当今AI应用日益发展的背景下，推理模型的本地化部署已经成为了一项必备技能。尤其是对于DeepSeek R1这样的高效蒸馏模型，通过LM Studio可以在没有网络连接的情况下实现本地部署，并且使用Windows防火墙进行严格的网络控制。本文将为你详细说明如何在本地无网络的环境中，利用LM Studio和Huggingface，快速进行DeepSeek R1推理模型的本地化部署与优化，帮助你在笔记本电脑上顺利运行32B大模型。

本地部署步骤概览

1. 环境准备与工具安装

   • 安装Python及相关依赖。
   • 配置Huggingface和LM Studio。
   • 下载并配置DeepSeek R1蒸馏模型。

2. 使用Windows防火墙设置断网

   • 设置入站与出站规则。
   • 验证网络断开状态。

3. 安装并配置推理环境

   • 使用LM Studio进行CPU与GPU混合推理的配置。
   • 设置量化精度（Q4/Q8）。

4. 模型加载与推理

   • 从Huggingface下载模型。
   • 配置推理任务与运行。

一、环境准备与工具安装

1.1 安装Python及相关依赖

首先，确保你的机器已安装Python，推荐使用Python 3.8以上版本。你可以访问Python官网（python.org）下载并安装适合你的操作系统的版本。

安装完成后，使用以下命令安装必要的依赖包：

pip install transformers torch lm-studio

这些依赖包括了用于模型推理的transformers和torch库，以及用于本地部署的LM Studio工具。

1.2 配置Huggingface和LM Studio

接着，你需要注册并配置Huggingface账户。在Huggingface上，你可以下载多个预训练模型，包括DeepSeek R1推理模型。在Huggingface官网注册并获取API密钥后，使用以下命令登录：

huggingface-cli login

确保你可以从Huggingface上成功下载到所需的模型。

同时，安装并配置LM Studio，确保在你的本地计算机上正确运行。

二、使用Windows防火墙设置断网

2.1 设置入站与出站规则

为了确保DeepSeek R1推理模型完全在本地运行，不依赖任何外部网络，你需要在Windows防火墙中进行设置，禁用所有的网络连接。

1. 打开Windows防火墙设置，点击高级设置。
2. 在左侧菜单中选择入站规则，然后点击新建规则。
3. 选择自定义，在规则类型中选择所有程序。
4. 在“操作”部分，选择阻止连接，并完成入站规则的创建。
5. 同样，在左侧选择出站规则，创建一个新的出站规则，遵循相同的步骤。

这样，你的计算机就完全与外部网络断开连接，确保模型不会通过任何网络通信进行外部请求。

2.2 验证网络断开状态

为确保网络已完全断开，你可以尝试访问互联网。打开浏览器并尝试访问任何网站，确认连接被阻止。如果无法连接，说明防火墙设置已成功生效。

三、安装并配置推理环境

3.1 使用LM Studio进行CPU与GPU混合推理

LM Studio是一个强大的本地部署工具，支持在不同硬件资源上运行推理任务。在此步骤中，我们将使用LM Studio配置推理模型，让其支持CPU与GPU混合推理，从而提高推理速度与效率。

1. 打开LM Studio，选择创建新项目。
2. 选择DeepSeek R1蒸馏模型，并设置相应的计算资源配置。在模型配置中，指定CPU与GPU的混合推理模式，设置合理的资源分配，确保推理任务可以高效运行。

3.2 设置量化精度（Q4/Q8）

为了进一步优化性能，你可以设置模型的量化精度。Q4和Q8是两种常见的量化方式，它们能够有效降低计算量，同时减少内存占用，适合资源有限的设备。

在LM Studio中，可以通过以下步骤设置量化精度：

1. 打开LM Studio的模型配置界面。
2. 在“量化精度”选项中，选择Q4或Q8。
3. 确认设置后，保存配置并启动推理任务。

Q8量化精度将提供较高的模型推理性能，而Q4则进一步优化了内存使用，适合在内存受限的设备上运行。

四、模型加载与推理

4.1 从Huggingface下载模型

在确保Huggingface账户已配置的情况下，可以通过以下命令从Huggingface下载DeepSeek R1推理模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  model_name = "deepseek/r1-distilled" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

此时，你的机器将从Huggingface下载DeepSeek R1模型并加载到内存中。如果你已经配置了量化精度，加载过程将自动调整模型的权重与计算方式。

4.2 配置推理任务与运行

在成功加载模型后，你可以通过以下代码进行推理：

input_text = "请输入需要推理的文本内容" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs)  output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(output_text)

上述代码将在本地执行推理任务，将输入的文本转化为模型的输出。此时，DeepSeek R1模型将根据你的输入生成相应的输出。

五、总结

通过本文的步骤，你已经学会如何在完全断网的环境下，使用LM Studio和Huggingface下载、配置和运行DeepSeek R1推理模型。通过合理设置网络断开、配置推理环境和量化精度，你可以轻松在笔记本电脑上运行32B大模型，享受高效的本地推理体验。随着AI技术的进步，本地部署将越来越成为未来的趋势，而这些技能将为你提供更多的自主控制和安全性。

希望本文能帮助你顺利完成DeepSeek R1模型的本地化部署，并且在没有网络连接的环境下，继续使用强大的推理能力。如果有任何问题，欢迎随时讨论！