手把手教你本地部署Deepseek,开启AI自由探索之旅

一、本地部署前的准备工作

1. 硬件要求

Deepseek 的不同版本对硬件要求不同,以下为推荐配置:

模型版本 CPU GPU 内存 存储
DeepSeek-R1-1.5B 4 核以上,Intel/AMD 多核处理器 可选 4GB+ 显存(如 GTX 1650) 8GB+ 3GB+
DeepSeek-R1-7B 8 核以上,现代多核 CPU 8GB+ 显存(如 RTX 3070/4060) 16GB+ 8GB+
DeepSeek-R1-14B 12 核以上 16GB+ 显存(如 RTX 4090) 32GB+ 15GB+
DeepSeek-R1-32B 16 核以上(如 Ryzen 9 / i9) 24GB+ 显存(如 A100 40GB) 64GB+ 30GB+
DeepSeek-R1-70B 32 核以上(服务器级 CPU) 多卡并行(如 2x A100 80GB) 128GB+ 70GB+

2. 软件环境

  • 操作系统:推荐 Windows、Linux(Ubuntu、CentOS)以获得最佳兼容性。

  • 必备工具

    • 安装 Ollama(用于管理和运行 Deepseek):Ollama 官网

二、本地部署步骤

1. 安装 Ollama

  • Windows:下载 .msi 安装包,按照向导完成安装。
  • macOS:下载 .dmg 安装包,将 Ollama 拖入 "Applications" 目录。
  • Linux :使用终端执行 curl -sSL https://ollama.ai/install.sh | sh
  • 验证安装 :运行 ollama --version 确认 Ollama 安装成功。

2. 下载并运行 Deepseek 模型

  1. 选择合适的模型版本,例如 ollama run deepseek-r1:7b​​。

  2. 配置参数,如温度(控制生成随机性)、最大生成长度、Top-p 采样等。

  3. 启动模型并开始交互。

3. 安装可视化界面(可选)

Chatbox AI 提供直观的 GUI,便于用户与模型交互。

  • 下载安装Chatbox AI 官网

  • 连接本地模型:在 "设置" 中选择 "Ollama API",即可开始使用。


通过本地部署 Deepseek,用户不仅能够享受更高的安全性、稳定性和定制化能力,还能最大化发挥 AI 模型的潜力,助力各行业迈向智能化未来。

相关推荐
AI大模型学徒21 小时前
大模型应用开发(四)_调用大模型分析图片
人工智能·深度学习·ai·大模型·deepseek
AI大模型1 天前
大模型开发实战篇2:调用DeepSeek的对话接口-最佳实践
程序员·agent·deepseek
互联网老欣2 天前
2025年保姆级教程:阿里云服务器部署Dify+Ollama,打造专属AI应用平台
服务器·阿里云·ai·云计算·dify·ollama·deepseek
算家计算3 天前
DeepSeek开源IMO金牌模型!跑出数学推理新高度,你的算力准备好了吗?
人工智能·资讯·deepseek
懷淰メ4 天前
python3GUI--【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的智能球体检测系统:(详细介绍)
yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt·检测系统·deepseek·球体检测
爱听歌的周童鞋4 天前
斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 11: Scaling laws 2
llm·minicpm·deepseek·cs336·mup·scaling laws
明知道的博客7 天前
解决WSL环境下DeepSeek-OCR运行时内存不足问题
python·ocr·deepseek·deepseek-ocr
Zyx20078 天前
前端直连大模型:用原生 JavaScript 调用 DeepSeek API
javascript·deepseek
模型启动机8 天前
DeepSeek OCR vs Qwen-3 VL vs Mistral OCR:谁更胜一筹?
人工智能·ai·大模型·ocr·deepseek
AI大模型9 天前
在本地部署DeepSeek‑R1‑0528 超大模型全流程指南!
llm·agent·deepseek