以下是详细的实战步骤：
一、需求分析
1. 业务需求分析：了解具体业务场景，分析所需的功能和性能要求。
2. 技术需求分析：根据业务需求，确定所需的技术栈和工具链。
二、技术选型
1. 选择合适的AI大模型：根据业务需求，选择适合的DEEPSEEK R1 AI大模型。
2. 选择开发框架和工具：选择合适的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和开发工具。
三、模型开发
1. 数据准备：收集和制作训练数据，进行数据清洗和标注。
2. 模型训练：使用选定的深度学习框架和工具进行模型训练。
3. 模型调优：根据业务需求和性能要求，对模型进行调优。
四、环境搭建
1. 硬件环境：准备足够的硬件资源，包括服务器、GPU等。
2. 软件环境：安装所需的操作系统、深度学习框架、开发工具等。
3. 网络环境：确保网络通畅，以便数据传输和系统部署。
五、系统部署
1. 系统集成：将训练好的模型集成到系统中，确保各部分能够正常工作。
2. 私有化部署：将系统部署到企业内部的服务器上，实现私有化部署。
3. 系统测试：对系统进行测试，确保其能够稳定运行并满足业务需求。
六、优化与维护
1. 性能优化：对系统进行性能优化，提高响应速度和处理能力。
2. 监控与报警：建立监控系统，实时监控系统运行情况，发现异常及时报警。
3. 定期维护：定期对系统进行维护，修复可能存在的漏洞和问题。
七、安全与合规性保障
1. 数据安全：采取必要的数据安全措施，如数据加密、访问控制等，确保数据安全。
2. 合规性保障：确保系统符合相关的法律法规和行业规定，避免法律风险。
***私有化部署DEEPSEEK R1 AI大模型开发实战需要综合考虑多个方面，从需求分析到系统部署都需要认真规划和实施。
建议在实际操作中参考相关的技术文档和资料，必要时可以寻求专业的技术支持或咨询服务。