如何在 Android 设备上本地运行 DeepSeek R1

2025-05-25

如何在 Android 设备上本地运行 DeepSeek R1

介绍

人工智能革命不再局限于高端服务器或云平台。借助DeepSeek R1等模型（它堪比顶级商业产品的先进推理模型），您现在可以直接在 Android 设备上运用先进的人工智能功能。在本指南中，我将向您展示如何在本地部署 DeepSeek R1，以实现隐私保护、自定义和离线使用。

为什么在 Android 上运行 DeepSeek R1？

  • 隐私：无需依赖云，即可在本地处理敏感数据。
  • 成本效益：避免 API 费用（DeepSeek 的 API 费用约为 OpenAI 的 5%）。
  • 离线访问：即使没有互联网连接也可以使用 AI。
  • 定制：针对特定应用（编码、创意写作等）微调模型。

先决条件

  1. 硬件：
    • 具有≥8GB RAM的 Android 设备（适用于 8B/14B 型号）。
    • Snapdragon 8 Gen 2/3 或同等处理器。
    • ≥12GB存储空间。
  2. 软件：
    • Termux（Linux 终端模拟器）。
    • 熟悉基本命令行。

步骤 1：安装 Termux 和依赖项

  1. 下载 Termux ：从Termux 的 GitHub获取最新的 APK 。
  2. 设置 Termux：
   termux-setup-storage  # Grant storage permissions
   pkg update && pkg upgrade  # Update packages
   pkg install git cmake golang libjpeg-turbo  # Install dependencies
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第 2 步：从源代码构建 Ollama

Ollama 是一款管理 AI 模型的轻量级工具。

  1. 克隆存储库：
   git clone --depth 1 https://github.com/ollama/ollama.git
   cd ollama
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  1. 编译 Ollama：
   go generate ./...
   go build .  # Build the Ollama binary
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步骤3：下载DeepSeek R1模型

对于 Android，请使用蒸馏或量化模型：

  • 推荐：deepseek-r1:1.5b（5.7GB）或deepseek-r1:8b-q4（量化）。

拉动模型：

./ollama run deepseek-r1:8b  # Download the 8B model
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步骤 4：运行 DeepSeek R1

  1. 启动 Ollama 服务器：
   ./ollama serve &  # Run in the background
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  1. 与模型交互：
   ./ollama run deepseek-r1:8b
   >>> "Write Python code to calculate a Fibonacci sequence"
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优化性能

  • 使用量化模型：将 RAM 使用量减少 30% deepseek-r1:8b-q4。
  • 防止睡眠：通过以下方式保持 Termux 处于活动状态：
  pkg install termux-services
  sv-enable termux-wake-lock
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  • 释放 RAM：运行模型之前关闭后台应用程序。

故障排除

  • 端口冲突：
  ./ollama serve --port 8080 &  # Use a different port
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  • 内存不足：监控 RAMtop并切换到较小的型号。
  • 未找到模型：确保下载完整ollama pull deepseek-r1:8b。

结论

在 Android 上运行 DeepSeek R1 可解锁私密的离线 AI，用于编码、研究和创意项目。通过本指南，您可以无需依赖云端，即可体验前沿模型。分享您的成果，调整设置，突破移动 AI 的极限！

进一步阅读：

文章来源：https://dev.to/majdisaibi/how-to-run-deepseek-r1-locally-on-your-android-device-4ape
Devto 翻译
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