域名頻道IDC知識(shí)庫(kù)DeepSeek的流行與其功能的豐富性密不可分。用戶不僅利用DeepSeek進(jìn)行高質(zhì)量的修圖，還可以制作精美的PPT、Excel表格，甚至拍攝并編輯爆款視頻。但是，伴隨這些功能而來(lái)的，也是時(shí)常出現(xiàn)的服務(wù)器繁忙情況，如何提高使用體驗(yàn)成為了用戶們關(guān)注的焦點(diǎn)。針對(duì)這一問(wèn)題，很多用戶開(kāi)始考慮本地部署DeepSeek，借此擺脫對(duì)云端服務(wù)器的依賴。
要進(jìn)行DeepSeek的本地部署，用戶需準(zhǔn)備一些基本條件，包括一臺(tái)性能較好的計(jì)算機(jī)和足夠的存儲(chǔ)空間。首先，訪問(wèn)DeepSeek的官方網(wǎng)站，從中下載最新版本的AI模型和軟件包。安裝過(guò)程中，用戶需要根據(jù)系統(tǒng)類型選擇合適的安裝文件，并按照安裝向?qū)б徊讲酵瓿伞Ｈ绻麑?duì)安裝過(guò)程有疑問(wèn)，可以參考官方提供的安裝視頻教程，確保每一步都準(zhǔn)確無(wú)誤。
一、DeepSeek 本地部署的可行性
1、技術(shù)成熟度
DeepSeek 已開(kāi)源其大模型，支持本地化部署，且提供了詳細(xì)的部署指南和工具鏈（如 Ollama、LM Studio 等），降低了技術(shù)門檻。
2、硬件適配性
消費(fèi)級(jí)設(shè)備：1.5B 或 7B 模型可在普通筆記本或臺(tái)式機(jī)上運(yùn)行（需 NVIDIA GTX 1060 及以上顯卡、16GB 內(nèi)存）。
企業(yè)級(jí)設(shè)備：32B 或更大模型需高性能 GPU（如 RTX 3060 Ti 及以上）和 32GB 以上內(nèi)存，適合科研機(jī)構(gòu)或大型企業(yè)。
3、數(shù)據(jù)安全與隱私
本地部署可確保數(shù)據(jù)完全在本地處理，避免上傳至云端，滿足金融、醫(yī)療、政府等對(duì)數(shù)據(jù)敏感領(lǐng)域的需求。
4、成本效益
長(zhǎng)期成本：減少對(duì)云服務(wù)的依賴，節(jié)省按需計(jì)費(fèi)的云計(jì)算資源費(fèi)用。
初期投入：需購(gòu)買或配置符合要求的硬件設(shè)備，但長(zhǎng)期來(lái)看性價(jià)比更高。
二、DeepSeek 本地部署的方法
方法 1：使用 Ollama 工具（推薦）
- 安裝 Ollama：訪問(wèn)?Ollama 官網(wǎng)，下載對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的安裝包并運(yùn)行。
- 下載模型：打開(kāi)終端（Linux/macOS）或命令提示符（Windows），運(yùn)行以下命令（根據(jù)顯存選擇模型）：
div class=”code-wrapper-outter”>ollama run deepseek-r1:1.5b # 小模型，適合 6GB 顯存 ollama run deepseek-r1:7b # 中模型，適合 12GB 顯存 ollama run deepseek-r1:14b # 大模型，適合 16GB 顯存 - 驗(yàn)證部署：輸入測(cè)試命令，如：
ollama run deepseek-r1:7b “你好，寫一首關(guān)于春天的詩(shī)” 若看到生成結(jié)果，說(shuō)明部署成功。
- 啟用 WebUI（可選）：通過(guò) Docker 部署 Open-WebUI，提供圖形化界面：
docker run -d -p 3000:8080 –add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data –name open-webui –restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 瀏覽器訪問(wèn)?
http://localhost:3000，登錄后選擇 DeepSeek 模型即可使用。
- 優(yōu)勢(shì)：簡(jiǎn)單快捷，適合快速驗(yàn)證和輕量級(jí)部署。
方法 2：使用 LM Studio（圖形化界面）
- 步驟：
- 安裝 LM Studio：訪問(wèn)?LM Studio 官網(wǎng)，下載對(duì)應(yīng)系統(tǒng)版本并安裝。
- 下載模型文件：在軟件內(nèi)搜索 “deepseek”，選擇?
.gguf?格式的模型（如?deepseek-r1-7b-Q4_K_M.gguf），或從?Hugging Face?手動(dòng)下載。 - 配置推理參數(shù)：
- 硬件設(shè)置：?jiǎn)⒂?GPU 加速（需 NVIDIA 顯卡），調(diào)整 GPU 負(fù)載（如 80% 顯存限制）。
- 生成參數(shù)：設(shè)置?
temperature（控制隨機(jī)性）、max_length（最大生成長(zhǎng)度）等。
- 運(yùn)行測(cè)試：在聊天界面輸入問(wèn)題（如 “解釋量子計(jì)算”），點(diǎn)擊生成按鈕。
- 優(yōu)勢(shì)：圖形化界面，操作直觀，適合非技術(shù)用戶。
方法 3：手動(dòng)部署（開(kāi)發(fā)者推薦）
- 步驟：
- 準(zhǔn)備環(huán)境：
- 創(chuàng)建 Python 虛擬環(huán)境：
conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek - 安裝 PyTorch（CUDA 11.8）：
pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 - 克隆倉(cāng)庫(kù)與依賴：
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-LLM.git cd DeepSeek-LLM pip install -r requirements.txt
- 創(chuàng)建 Python 虛擬環(huán)境：
- 下載模型權(quán)重：訪問(wèn)?Hugging Face 模型庫(kù)，下載以下文件到?
./models?目錄：config.jsonmodel-00001-of-00002.safetensorsmodel-00002-of-00002.safetensorstokenizer.json
- 運(yùn)行推理：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“./models”, device_map=“auto”) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“./models”) input_text = “如何預(yù)防感冒?” inputs = tokenizer(input_text, return_tensors=“pt”).to(“cuda”) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) - 啟動(dòng) API 服務(wù)：
- 安裝 FastAPI：
pip install fastapi uvicorn - 創(chuàng)建?
api.py?文件：from fastapi import FastAPI from transformers import pipeline app = FastAPI() model = pipeline(“text-generation”, model=“./models”) def generate(text: str): return model(text, max_length=200) - 啟動(dòng)服務(wù)：
uvicorn api:app –reload –port 8000 - 訪問(wèn)?
http://localhost:8000/docs?測(cè)試 API。
- 安裝 FastAPI：
- 準(zhǔn)備環(huán)境：
- 優(yōu)勢(shì)：完全可控，適合深度定制和開(kāi)發(fā)。