参考链接

在Windows 7操作系统，基于llama.cpp本地化部署 deepseek-r1模型的方法 2025-02-08
2G内存Windows7运行deepseek-r1:1.5b
这两个链接写的可能不够详细，有同学私信问实现过程，这里进一步解释一下。

一、准备

需要准备的大模型、工具等文件，已放到网盘，可自取。
网盘的 figures目录是配置过程中的一些截图，可参考。
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1NShm6Qi9bDgl6jI-IsEr1A?pwd=6es1
迅雷网盘：https://pan.xunlei.com/s/VOIfPUb8lCS71jAjBEnXmRg9A1?pwd=nze7#

模型文件

• 找几个GGUF文件。
  • 本案例从ollama获得GGUF文件，这些文件默认存储在 %USERPROFILE%\.ollama\models\blobs，文件名形如sha256-*，文件名及模型对应关系见下表，相关文件见网盘 models 目录
  • 也可以去魔搭社区等网站下载

名称	ollama ID	大小GB	blobs
deepseek-r1:1.5b	a42b25d8c10a	1.04	sha256-aabd4debf0c8f08881923f2c25fc0fdeed24435271c2b3e92c4af36704040dbc
deepseek-r1:8b	28f8fd6cdc67	4.58	sha256-6340dc3229b0d08ea9cc49b75d4098702983e17b4c096d57afbbf2ffc813f2be
deepseek-r1:14b	ea35dfe18182	8.37	sha256-6e9f90f02bb3b39b59e81916e8cfce9deb45aeaeb9a54a5be4414486b907dc1e
deepseek-r1:32b	38056bbcbb2d	18.4	sha256-6150cb382311b69f09cc0f9a1b69fc029cbd742b66bb8ec531aa5ecf5c613e93
deepseek-r1:70b	0c1615a8ca32	39.5	sha256-4cd576d9aa16961244012223abf01445567b061f1814b57dfef699e4cf8df339
qwen2.5-coder:7b	2b0496514337	4.36	sha256-60e05f2100071479f596b964f89f510f057ce397ea22f2833a0cfe029bfc2463

源代码

下载llama.cpp源代码即可，无需下载GIT代码仓库

• 如果能访问Github，就从 https://github.com/ggerganov/llama.cpp 下载

• 如果Github抽风，可以去镜像站，国内一些大站也有 llama.cpp 的实时镜像

• 本例git clone了llama.cpp源码库，并压缩为 llama.cpp.git.7z，见网盘 source 目录

开发工具

见网盘 dev-tools目录

• w64devkit-x64-2.0.0.exe，从 https://github.com/skeeto/w64devkit 或镜像站下载
• cmake-3.31.5-windows-x86_64.msiC，从 https://cmake.org/download/ 下载
• Git-2.45.2-64-bit.exe，从 https://git-scm.com/downloads/win 下载

二、编译

• 打开Windows7操作系统。建议用干净的操作系统，没有安装乱七八糟的各种软件。
• 解压 llama.cpp.git.7z 到英文目录，例如 C:\dev_demo\llama.cpp，解压后，删除其中的 .git 目录。注意，如果后续操作失败，需要删除 C:\dev_demo\llama.cpp目录，重建执行本步骤。
• 安装 w64devkit（只需解压，例如 C:\dev_demo\w64devkit）， cmake（默认设置安装）， GIt（默认设置安装）， 火狐浏览器（也可用其他Chrome类浏览器，IE不行）。
• 按下面代码示例，修改 C:\dev_demo\llama.cpp\examples\server\httplib.h， 第3012到3057行，也就是把 if else 注释掉，只保留 else 部分的代码。
  • 注1：Win7不支持 CreateFile2，支持 CreateFileW
  • 注2：Win7不支持 CreateFileMappingFromApp，支持 CreateFileMappingW
  • 注3：Win7不支持 MapViewOfFileFromApp，支持 MapViewOfFile
  • 注4：可以搜索 CreateFile2 快速定位代码修改位置

// #if _WIN32_WINNT >= _WIN32_WINNT_WIN8
//  hFile_ = ::CreateFile2(wpath.c_str(), GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ,
//                         OPEN_EXISTING, NULL);
// #else
  hFile_ = ::CreateFileW(wpath.c_str(), GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ, NULL,
                         OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL);
// #endif

  if (hFile_ == INVALID_HANDLE_VALUE) { return false; }

  LARGE_INTEGER size{};
  if (!::GetFileSizeEx(hFile_, &size)) { return false; }
  // If the following line doesn't compile due to QuadPart, update Windows SDK.
  // See:
  // https://github.com/yhirose/cpp-httplib/issues/1903#issuecomment-2316520721
  if (static_cast<ULONGLONG>(size.QuadPart) >
      (std::numeric_limits<decltype(size_)>::max)()) {
    // `size_t` might be 32-bits, on 32-bits Windows.
    return false;
  }
  size_ = static_cast<size_t>(size.QuadPart);

// #if _WIN32_WINNT >= _WIN32_WINNT_WIN8
//   hMapping_ =
      // ::CreateFileMappingFromApp(hFile_, NULL, PAGE_READONLY, size_, NULL);
// #else
  hMapping_ = ::CreateFileMappingW(hFile_, NULL, PAGE_READONLY, 0, 0, NULL);
// #endif

  // Special treatment for an empty file...
  if (hMapping_ == NULL && size_ == 0) {
    close();
    is_open_empty_file = true;
    return true;
  }

  if (hMapping_ == NULL) {
    close();
    return false;
  }

// #if _WIN32_WINNT >= _WIN32_WINNT_WIN8
  // addr_ = ::MapViewOfFileFromApp(hMapping_, FILE_MAP_READ, 0, 0);
// #else
  addr_ = ::MapViewOfFile(hMapping_, FILE_MAP_READ, 0, 0, 0);
// #endif

• 找到刚才解压的 w64devket.exe，例如C:\dev_demo\w64devkit\w64devkit.exe，并双击运行，弹出个黑色窗口。
  • 在其中输入 cd c:/dev_demo/llama.cpp 进入 llama.cpp所在的目录。注意，路径分隔符是 /。
  • 输入命令 cmake . -G "MinGW Makefiles"。正常不应报错，如果出错，可尝试在一台干净的 Window7 重试。
  • 然后输入命令 cmake --build . --config Release，等待编译完成。编译过程中有几个警告，但不应该有错误。编译完成后的程序在 /bin 目录，本例为c:\dev_demo\llama.cpp\bin 。

三、运行大模型服务

• 找到编译出来的llama-server.exe，本例在 c:\dev_demo\llama.cpp\bin\llama-server.exe
• 选择要运行的大模型GGUF文件，本例选 deepseek-r1:1.5b，文件名为 sha256-aabd4debf0c8f08881923f2c25fc0fdeed24435271c2b3e92c4af36704040dbc，本例放到 c:\dev_demo\sha256-aabd4debf0c8f08881923f2c25fc0fdeed24435271c2b3e92c4af36704040dbc。注意，文件名可自由命名，例如 c:\dev_demo\deepseek-r1_1.5b.gguf，本例未重命名。
• 在 c:\dev_demo\llama.cpp\bin 目录下打开CMD终端，输入 llama-server --model sha256-aabd4debf0c8f08881923f2c25fc0fdeed24435271c2b3e92c4af36704040dbc，等待出现 server is listening on http://127.0.0.1:8080提示。如果内存不足，模型载入过程可能会出错，本例1.5b模型占用内寸不到 2GB。
• 在火狐浏览器或Chrome类浏览器，地址栏输入 http://127.0.0.1:8080，即可开始对话。注意，第一次对话反应略慢。

补充信息

• 如果需要共享给其他人用，可以在命令中增加 --host HOST, --port PORT 参数，例如 llama-server --model sha256-aabd4debf0c8f08881923f2c25fc0fdeed24435271c2b3e92c4af36704040dbc --host 0.0.0.0 --port 11434，端口可自选。
• llama.cpp 支持对话与API调用，更多用法，见 /llama.cpp/examples/server/README.md