对于开发者而言，本地部署DeepSeek-R1 WebGPU项目可按照以下步骤进行：
1. Environmental preparation
- 确保系统已安装Node.js和npm环境
- 准备支持WebGPU的现代浏览器
2. Access to project code
- 通过Git克隆项目仓库：
git clone https://github.com/huggingface/transformers.js-examples.git - Go to the project catalog:
cd transformers.js-examples/deepseek-r1-webgpu
3. Installation of dependencies
- 执行npm安装命令：
npm i
4. 运行开发环境
- Start the development server:
npm run dev - 在浏览器中访问：
http://localhost:5173
5. 项目结构了解
- 核心逻辑位于transformers.js中
- WebGPU加速由底层框架自动处理
- 模型权重会自动下载并缓存
6. 自定义开发
- 可修改前端界面以适应特定需求
- 可尝试集成不同规模的DeepSeek模型
- 注意遵守开源项目的许可协议
这一部署流程使开发者能够快速建立本地AI开发环境，为后续的模型定制和应用开发奠定基础。
This answer comes from the articleDeepSeek-R1 WebGPU: Run DeepSeek R1 1.5B locally in your browser!The
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