前言：

最近DeepSeek太火了，也算是国产AI之光了，以至于每个小伙伴都想试试。DeepSeek 的到来可谓是开启了全民AI热潮。

本以为DeepSeek本地化部署有多难，实际上验证后很简单，操作起来就像给电脑装个新软件那么简单，大约十多分钟可完成本地部署。

今天咱们来聊聊如何在自己的电脑上本地部署 DeepSeek模型。

1. 为啥选择本地部署？

在做的小伙伴可能跟我一样在使用DeepSeek时，经常遇到“服务器繁忙，请稍后再试。”

是不是是很扎心？主要还是DeepSeek太火了，用的人比较多，很容易导致服务器过载，加上美酱的恶意攻击，懂得都懂，不繁忙才怪，正是如此，我们可以选择本地话部署，这样就可避免上述问题。

2. 本地部署DeepSeek前的准备工作

大家相信都知道算力的概念，既然是本地部署，就要更具自己电脑的配置情况，选择适合自己电脑配置的模型，这里小小科普一下，算法模型，参数越多，往往覆盖场景更多，更全，也更精准，随之而来，对硬件的算力要求也是越来越高的。

因此在选择在本地部署DeepSeek模型前，先查看一下自己电脑的配置信息，更具电脑的配置决定选取什么模型？

比如下图是window 系统查看具体配置情况，打开任务管理器就能看见具体的硬件配置信息，比如cpu, 显卡，内存…

3. DeepSeek 不同版本模型硬件要求

以下是 DeepSeek 不同版本模型的硬件要求，小伙伴们可以结合自己电脑配置选择版本:

4. 为啥要部署 DeepSeek-R1-1.5B？

先说说为啥我推荐这个版本吧。其一就是上面提到的我个人电脑的配置，其二是DeepSeek-R1-1.5B 是一个轻量级的模型，参数量只有 15 亿，听起来是不是很“迷你”？但别小瞧了它，这可是个“小而精”的家伙。它只需要 3GB 的显存就能运行，这意味着即使你的电脑配置不高，也能轻松驾驭它。而且，它在数学推理方面表现相当出色，甚至在某些基准测试中超过了 GPT-4o 和 Claude 3.5。当然了，如果你电脑配置更高，可以尝试其他版本。

现在官网有三个大版本，分别是DeepSeek-R1系列， DeepSeek-V3系列，DeepSeek-VL2系列

官方也列出了三个系列和主流国际AI 对比的统计对比图，如下图所示，如果你是高配置电脑，可以选择更高更好版本：

1. DeepSeek-R1：
   
   
   
   更多介绍和使用参看官方ReadMe文档

2. DeepSeek-VL2
   
   更多介绍和使用参看官方ReadMe文档

3. DeepSeek-V3
   
   
   
   
   

更多介绍和使用参看官方ReadMe文档

看了上面强悍的算力是不是被DeepSeek的强大震惊了，让我们一起为国产AI 的强大欢呼点赞吧。

5. 开启本地部署

DeepSeek提供了一个第三方托管工具-Ollama， 我们可以通过Ollama下载DeepSeek的模型。

5.1 下载并安装Ollama

访问官网：https://ollama.com/ 下载， 打开如下图所示：

当然也可直接到GitHub下载：

这里注意选择自己的终端版本，由于我的是mac 电脑，所以选择mac os版本。

如果下载过于缓慢可以使用迅雷之类的加速下载， 下载完毕后双击安装就好，没有特别配置，无脑选择下一步就好。

5.2 检验Ollama是否安装成功

下载安装完毕，只需要在终端输入以下 ollama -v 命令，出现如下版本号说明安装成功：

5.3 通过 Ollama 拉取 DeepSeek 模型

这里我选择是的1.5b，整个模型大小1.1 GB。

1.5B：适用于轻量级任务，如边缘设备（如智能手表、物联网设备）上的简单交互、小型智能问答系统等。目前开源的最小版本。
671B：主要用于大规模云端推理，适合科研分析、数据挖掘等需要处理海量数据的复杂任务。目前开源的最强版本

更多版本可以在这里查看：https://ollama.com/library/deepseek-r1 。

命令行输入：ollama run deepseek-r1:1.5b 拉取DeepSeek模型：

注意：因为我这里是提前安装了，如果是第一次安装，执行上面命令，会实时更新安装进度百分比。

整个拉取过程还是比较丝滑的，5到6分钟后看到【success】字样，代表成功安装DeepSeek R1，然后就可以与DeepSeek对话了

5.4 开始与DeepSeek对话

通过上面步骤之后，我们就可以愉快的与Deep Seek对话了，如输入：DeepSeek和ChatGPT对比优缺点有哪些？

到了这里，我们就在本地成功安装和部署了DeepSeek R1模型了，但是看到这里，我想对大多数非IT 行业的小伙伴来说，脑海会有无数的小问号，能否像豆包之类的AI, 有一个可视化的桌面或者APP, 毕竟他们可能不知道何为终端，怎么打开终端， 别急，接下来，带你实现DeepSeek的可视化使用。

6. 安装WebUI可视化工具

使用命令提示符与DeepSeek对话并不友好，为了更好的体验，我们可以安装WebUI，这里使用的是浏览器插件：Page Assit。这里以谷歌浏览器举个例子。

首先打开谷歌浏览器，进入谷歌浏览器的应用商店，搜索Page Assit即可，
进入谷歌浏览器的应用商店快捷操作，已在下图给了标注：

搜到Page Assit后直接点击安装即可，如下图所示（我这里是提前安装过的）：

一般安装好Page Assit，在浏览器右上角会有一个信息的icon， 如下图所示：

接着启动ollama服务，启动ollama服务后，输入快捷键【ctrl + shift+L】快捷键即可打开WebUI页面，或者点击右上角的信息小icon.

刚安装Page Assit 插件， 需要进行一下如下设置:

设置完成后，选择模型就可以与DeepSeek对话了, 如下图所示，比如我们继续问：DeepSeek和ChatGPT对比优缺点有哪些？

提交查看结果：

7. 实际应用场景：DeepSeek-R1-1.5B 能干啥？

别看 DeepSeek-R1-1.5B 体积小，它可一点都不“弱”。它非常适合用在一些轻量级的任务上，比如：

• 智能客服：在小型企业或者个人项目中，它可以快速回答客户的一些常见问题，提高服务效率。
• 语言学习：你可以用它来练习语言表达，比如输入一个中文句子，让它生成英文翻译。
• 创意写作：如果你是个作家或者文案策划，它可以帮你快速生成一些创意片段或者文案初稿
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