DeepSeek的流行與其功能的豐富性密不可分。用戶不僅利用DeepSeek進行高質量的修圖，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，伴隨這些功能而來的，也是時常出現的服務器繁忙情況，如何提高使用體驗成為了用戶們關注的焦點。針對這一問題，很多用戶開始考慮本地部署DeepSeek，借此擺脫對云端服務器的依賴。

要進行DeepSeek的本地部署，用戶需準備一些基本條件，包括一臺性能較好的計算機和足夠的存儲空間。首先，訪問DeepSeek的官方網站，從中下載最新版本的AI模型和軟件包。安裝過程中，用戶需要根據系統類型選擇合適的安裝文件，并按照安裝向導一步步完成。如果對安裝過程有疑問，可以參考官方提供的安裝視頻教程，確保每一步都準確無誤。

一、DeepSeek 本地部署的可行性

1、技術成熟度
DeepSeek 已開源其大模型，支持本地化部署，且提供了詳細的部署指南和工具鏈（如 Ollama、LM Studio 等），降低了技術門檻。

2、硬件適配性

消費級設備：1.5B 或 7B 模型可在普通筆記本或臺式機上運行（需 NVIDIA GTX 1060 及以上顯卡、16GB 內存）。

企業級設備：32B 或更大模型需高性能 GPU（如 RTX 3060 Ti 及以上）和 32GB 以上內存，適合科研機構或大型企業。

3、數據安全與隱私
本地部署可確保數據完全在本地處理，避免上傳至云端，滿足金融、醫療、政府等對數據敏感領域的需求。

4、成本效益

長期成本：減少對云服務的依賴，節省按需計費的云計算資源費用。

初期投入：需購買或配置符合要求的硬件設備，但長期來看性價比更高。

二、DeepSeek 本地部署的方法

方法 1：使用 Ollama 工具（推薦）

1. 安裝 Ollama：訪問?Ollama 官網，下載對應系統的安裝包并運行。
2. 下載模型：打開終端（Linux/macOS）或命令提示符（Windows），運行以下命令（根據顯存選擇模型）：
   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

3. 驗證部署：輸入測試命令，如：

   ollama run deepseek-r1:7b “你好，寫一首關于春天的詩”

   若看到生成結果，說明部署成功。

4. 啟用 WebUI（可選）：通過 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?http://localhost:3000，登錄后選擇 DeepSeek 模型即可使用。

• 優勢：簡單快捷，適合快速驗證和輕量級部署。

方法 2：使用 LM Studio（圖形化界面）

• 步驟：
  1. 安裝 LM Studio：訪問?LM Studio 官網，下載對應系統版本并安裝。
  2. 下載模型文件：在軟件內搜索 “deepseek”，選擇?.gguf?格式的模型（如?deepseek-r1-7b-Q4_K_M.gguf），或從?Hugging Face?手動下載。
  3. 配置推理參數：
     • 硬件設置：啟用 GPU 加速（需 NVIDIA 顯卡），調整 GPU 負載（如 80% 顯存限制）。
     • 生成參數：設置?temperature（控制隨機性）、max_length（最大生成長度）等。
  4. 運行測試：在聊天界面輸入問題（如 “解釋量子計算”），點擊生成按鈕。
• 優勢：圖形化界面，操作直觀，適合非技術用戶。

方法 3：手動部署（開發者推薦）

• 步驟：
  1. 準備環境：
     • 創建 Python 虛擬環境：

       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

     • 克隆倉庫與依賴：

       git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-LLM.git

       cd DeepSeek-LLM

       pip install -r requirements.txt

  2. 下載模型權重：訪問?Hugging Face 模型庫，下載以下文件到?./models?目錄：
     • config.json
     • model-00001-of-00002.safetensors
     • model-00002-of-00002.safetensors
     • tokenizer.json
  3. 運行推理：

     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))

  4. 啟動 API 服務：
     • 安裝 FastAPI：

       pip install fastapi uvicorn

     • 創建?api.py?文件：

       from fastapi import FastAPI

       from transformers import pipeline

       app = FastAPI()

       model = pipeline(“text-generation”, model=“./models”)

       @app.post(“/generate”)

       def generate(text: str):

       return model(text, max_length=200)

     • 啟動服務：

       uvicorn api:app –reload –port 8000

     • 訪問?http://localhost:8000/docs?測試 API。
• 優勢：完全可控，適合深度定制和開發。