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DeepSeek本地部署详细教程
国内大语言模型DeepSeek在自然语言处理、代码生成和多轮对话等任务中表现出色，备受关注。但在使用时，可能会遇到服务器繁忙的问题。将其部署到本地，可摆脱对云端服务的依赖，享受AI便利。
一、部署前准备
- 硬件要求：
- 显卡：GTX 1060（6GB）及以上，推荐RTX3060及以上，显卡性能影响DeepSeek的生成速度。
- 内存：容量8GB，推荐16GB及更高。
- 存储空间：C盘剩余20GB，推荐使用NVMe固态硬盘。
- 工具准备：Ollama，这是一个开源的本地大模型运行工具，能帮助我们在本地部署和运行大语言模型 ，使用命令行操作，方便快捷，并且支持多种模型。
二、安装Ollama
- 打开Ollama官网：https://ollama.com/ 。
- 点击页面上的“Download”下载按钮，下载对应操作系统的Ollama安装包。如果浏览器没有自动开始下载，可右键点击“
Download for Windows”（假设是Windows系统，其他系统类似），复制链接地址，然后使用下载工具下载。 - 下载完成后，双击下载的安装文件，按照安装向导的提示完成安装。
- 验证安装是否成功：按下
Win+R键，打开“运行”对话框，输入“cmd”并回车，打开命令提示符窗口。在命令提示符窗口中输入“ollama -v”，如果显示Ollama的版本信息，则说明安装成功。
三、下载DeepSeek模型
- 再次打开Ollama官网（https://ollama.com/ ），点击页面上方的“Models”。
- 在模型列表中找到“deepseek - r1”并点击进入。
- 根据自己的硬件配置选择合适的模型版本。模型参数规模以B（Billion，十亿）表示，数值越高，模型越复杂，理解和生成能力越强，但对系统性能要求越高，生成内容速度越慢 ：
- 1.5B：文件约3GB，适合体验/尝鲜场景，不太推荐。
- 7B：文件8GB，适合普通内容创作及开发测试场景，推荐16GB内存 + 8GB显存，适配大多数用户。
- 8B：在7B基础上更精细，适合对内容要求更高更精的场景，也适合大多数用户。
- 14B：文件提升至16GB，建议12核CPU + 32GB内存 + 16GB显存，适合专业及深度内容创作场景。更高参数规模因硬件要求过高、生成速度过慢，不做推荐 。
- 选择好版本后，点击右侧的复制按钮，复制生成的命令。例如，如果选择的是7B版本，复制的命令可能类似“ollama run deepseek-r1:7b” 。
- 启动命令行窗口（可以通过在开始菜单搜索“CMD”找到并打开）。
- 在命令行窗口内点击右键，粘贴刚才复制的命令，然后按回车键执行。此时，系统会开始下载所选版本的DeepSeek模型，下载过程中请耐心等待，不要关闭窗口。
四、部署完成与使用
- 模型下载完成后，会自动进入工作状态。在命令行的“>>>”提示符后，直接输入你想问的问题，即可使用DeepSeek进行交互。
- 以后每次想要使用DeepSeek时，只需要打开命令提示符窗口，输入之前在官网上复制的那串下载模型的命令（例如“ollama run deepseek-r1:7b” ），然后在“>>>”后输入问题即可。
五、常见问题及解决方案
- 下载速度慢：可能是网络问题，尝试更换网络环境，或者检查是否有网络限制。如果是Ollama源的问题，可以尝试配置国内的镜像源，但这需要一定的技术操作，不建议新手轻易尝试。
- 模型下载失败：确保命令输入正确，并且网络连接稳定。如果多次下载失败，可能是模型文件损坏或服务器问题，可以稍后再试，或者联系Ollama官方支持。
- 运行时出错：确认是否按照要求配置了合适的硬件，并且安装了最新的显卡驱动。如果是命令行输入错误，仔细检查输入的命令是否正确。