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大家好，我是吾鳴。

今天要给大家分享的内容是关于DeepSeek模型如何进行本地部署与应用构建。它主要是由智灵动力陈军老师出版的一份教程，教程内容非常详细的介绍了DeepSeek本地化部署的必要性，如果有本地部署DeepSeek的朋友可以收藏作为你的本地化部署的指导手册。文末有完整版下载地址，内附上视频。

这份教程的内容包括DeepSeek简单介绍与使用、DeepSeek本地部署、本地知识库搭建和实际应用场景。为何需要本地部署DeepSeek？要解决什么问题才选择本地部署？本地部署DeepSeek需要的硬件配置？等问题，读完都可以得到你想要的答案。下面我会给出每一部分的内容简介，以及给大家展示一些精彩的内容。

内容摘要

• DeepSeek简单介绍与使用
  • ​​​​​​​模型简介：DeepSeek R1 推理模型具备多轮对话能力，支持本地化部署以保护隐私，提供多种量化模型（如8B、32B、70B），兼容开源生态。
  • 应用场景：科研数据分析、自动化工作流优化、日常答疑与信息处理（如写作、周报生成）。
  • 使用途径：通过官网/APP、第三方平台（如Cursor、Grok）或本地部署/API调用。
• DeepSeek本地部署
  • 必要性：保障数据隐私、支持离线使用、性能优化（充分利用本地硬件资源）。
  • 部署要求：支持多操作系统（Windows/Linux/macOS），需根据硬件配置选择量化模型（如GPU 8G适用32B Q4模型），提供Ollama和GPT4All两种安装方式。
  • 大模型部署：671B版本需高内存+显存（如200GB以上），需通过HuggingFace下载模型文件，使用Ollama配置Modelfile并运行。
  • 断网设置：通过虚拟机断网或防火墙规则阻止出站流量，确保本地运行安全。
• 本地知识库搭建
  • ​​​​​​​​​​​​​​工具与流程：基于AnythingLLM搭建本地知识库，需下载嵌入模型（如nomic-embed-text），配置工作区并选择本地LLM（如DeepSeek-R1）。
  • 功能扩展：支持文档上传（本地文件、GitHub仓库、Confluence等）、API集成，可实现知识检索、问答及自动化任务。
• 实际应用场景
  • ​​​​​​​​​​​​​​个人用户：提升效率（如本地资料管理、私人助理）、技术实验（模型微调、智能家居集成）、隐私保护（处理敏感信息、离线操作）。
  • 企业用户：数据安全（敏感数据处理）、知识管理（企业文档自动化、员工培训）、业务流程优化（合同审核、风控监测）。
  • 生态产品：元娲虚拟人平台（支持3D/2D虚拟人定制）、元镜视频创作系统（AI生成分镜与成片）、元知AI综述平台（自动化文献分析）。

精彩展示

好了，篇幅的原因我也就不一一列举了，步骤非常的详细，按照步骤亲测本地搭建有效，感兴趣的朋友可以戳下发的地址自取。

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