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前言

一、DeepSeek版本与硬件配置

硬件选择建议：

二、版本选择指南

确认电脑硬件配置

三、多操作系统部署方法

1. Windows系统部署（以Ollama为例）

步骤1：安装Ollama

步骤2：下载模型

 步骤3：与模型交互

步骤4：配置交互界面（可选）

2. macOS 系统部署

3. Linux 系统部署

四、 断网环境部署

五、验证

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前言

         DeepSeek 是一系列基于深度学习的语言模型，适用于各种自然语言处理任务。本文档旨在指导用户根据自己的硬件配置和需求选择合适的 DeepSeek 版本，并详细介绍如何在不同的操作系统上进行本地部署。

一、DeepSeek版本与硬件配置

        DeepSeek提供多个模型版本，覆盖从轻量级到专业级需求。以下是各版本的最低配置与推荐配置：

1. DeepSeek各版本最低硬件配置表

模型版本	最低配置	推荐配置	适用场景示例与适用行业
1.5B
	CPU: 4核 (Intel i5-8代或AMD Ryzen 5 2600)	GPU: NVIDIA RTX 3060 (可选)	日常问答、文本生成、简单代码调试 - 教育、小型客服系统
	内存: 8GB	内存: 16GB
	存储: 3GB	存储: 10GB
7B/8B
	CPU: 8核	GPU: RTX 4080 (16GB显存)	中等负载任务（代码生成、数据分析、多语言翻译） - 媒体、内容创作、中型客服系统
	内存: 16GB	内存: 32GB
	GPU: RTX 3060 (8GB显存)	存储: 50GB
	存储: 8GB
14B
	CPU: 8核以上	GPU: RTX 3080 (10GB显存)	高级语言理解、长篇文本生成、高级推理 - 科研、专业翻译服务
	内存: 32GB	内存: 64GB
	存储: 16GB	存储: 50GB
32B/70B
	GPU: NVIDIA A100/H100 (24GB+显存)	GPU: RTX 4090/A100 (显存≥40GB)	复杂推理（科学计算、大规模知识库管理、专业级AI应用） - 法律咨询、医疗信息处理
	内存: 64GB	内存: 128GB
	存储: 200GB	存储: 500GB (PCIe 5.0 SSD)
满血版671B
	专业服务器（双H100 80G GPU、1TB内存、NVMe SSD）	仅限企业级服务器部署	超大规模AI训练与推理（需云端或高性能计算中心支持） - 企业级AI解决方案

2 .硬件选择建议

• 显存：每10B参数约需1GB显存（量化后）。例如，70B模型需至少16GB显存8。

• 硬盘：推荐PCIe 4.0/5.0 NVMe SSD，提升模型加载速度（如致态TiPro9000）8。

• 内存：建议为模型大小的1.5倍（如70B模型需至少64GB内存）

二、版本选择指南

用户可根据以下条件选择适合的模型版本：

1. 任务复杂度：

   • 1.5B-7B：适合个人开发者或教育用途（如简单代码生成、文档翻译）。

   • 32B-70B：适用于企业级AI开发（如药物分子模拟、金融预测）。

2. 硬件性能：

   • 显存不足：选择量化版（如Ollama支持的GGUF格式）或小参数模型。

   • 高性能GPU：优先部署32B/70B版本以发挥硬件潜力。

3. 数据安全性：

   • 敏感数据需本地部署蒸馏版模型（如R1-distill），避免云端传输风险。

确认电脑硬件配置

• Windows：通过Win + R -> 输入msinfo32或使用任务管理器查看。

• macOS：点击苹果图标 -> 关于本机 -> 系统报告。
• Linux：使用命令行工具如lscpu或cat /proc/cpuinfo查看CPU等信息。

三、多操作系统部署方法

1. Windows系统部署（以Ollama为例）

步骤1：安装Ollama

• 访问Ollama官网，下载Windows安装包并运行。

 

 

• 验证安装：

• 命令行输入 ollama --version，输出版本号即成功。

步骤2：下载模型

• 选择DeepSeek模型：

        在Ollama官网上查找DeepSeek-R1模型的不同参数版本（如1.5b, 7b等），根据你的硬件条件选择合适的版本。

• 下载：

        打开命令行工具（在Windows上可以是PowerShell，在MacOS或Linux上则是终端）。
输入相应的命令来安装你所选的DeepSeek模型。例如，如果你选择了1.5b版本，则输入ollama run deepseek-r1:1.5b并回车等待下载。

等待模型下载并自动安装完成。

 步骤3：与模型交互

        下载完成后，你就可以通过命令行与DeepSeek模型进行对话了。比如，你可以输入一个问题然后等待模型的回答。

步骤4：配置交互界面（可选）

• 安装Chatbox，选择“Ollama API”，设置地址为 http://localhost:11434

2. macOS 系统部署

1. 解压下载的DeepSeek版本到应用程序目录。
2. 使用终端进入解压目录。
3. 安装所需的Python库：pip install -r requirements.txt
4. 运行./deepseek serve启动服务。

3. Linux 系统部署

1. 解压DeepSeek版本到/home/user/deepseek/目录下。
2. 终端内执行sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip确保pip已安装。
3. 切换到解压目录后执行pip3 install -r requirements.txt安装依赖。
4. 最后运行python3 deepseek serve以启动服务。

四、 断网环境部署

• 下载模型文件（如GGUF格式）并保存至本地目录（如 D:\deepseekmodel）。

• 创建 Modelfile 文件，内容为 FROM D:\deepseekmodel\DeepSeek-R1-7B-Q4_K_M.gguf。

• 生成模型：ollama create DeepSeek-R1-7B -f D:\deepseekmodel\Modelfile

五、验证