在 AI 大語言模型的激烈競爭中，DeepSeek 脫穎而出，以其強大的自然語言處理能力、出色的代碼生成效果和流暢的多輪對話表現(xiàn)，成為眾多 AI 愛好者和開發(fā)者的心頭好。但用戶在線使用時頻繁遭遇到服務(wù)器繁忙的問題，而本地部署能有效解決這一困擾。接下來，讓我們一起來探究DeepSeek如何進行本地部署，對比網(wǎng)絡(luò)版又有什么差別。
本地版本和網(wǎng)絡(luò)版本的優(yōu)缺點對比優(yōu)缺點本地版本網(wǎng)絡(luò)版本
優(yōu)點1. 數(shù)據(jù)隱私有保障，所有數(shù)據(jù)在本地處理，避免泄露，如企業(yè)處理機密文件更安全
2. 響應(yīng)速度快，不依賴網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)不佳或無網(wǎng)絡(luò)時也能流暢使用
3. 靈活可定制，用戶可根據(jù)硬件性能調(diào)整參數(shù)，開發(fā)者能優(yōu)化模型滿足個性化需求1. 便捷易用，通過瀏覽器或應(yīng)用程序即可訪問，無需復(fù)雜安裝配置，普通用戶易上手
2. 無需硬件升級，只要有網(wǎng)絡(luò)，無論設(shè)備配置高低都能使用
缺點1. 硬件成本高，顯卡需 GTX 1060（6GB）及以上等較高配置，可能需投入資金升級硬件
2. 技術(shù)門檻不低，部署涉及環(huán)境配置和模型調(diào)試，新手操作困難1. 受網(wǎng)絡(luò)限制，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或擁堵時會出現(xiàn)加載緩慢、連接中斷等問題，影響效率
2. 數(shù)據(jù)隱私存在隱患，數(shù)據(jù)上傳云端處理，有隱私泄露風(fēng)險
可以看得出DeepSeek 的本地版本和網(wǎng)絡(luò)版各有優(yōu)劣。如果你對數(shù)據(jù)隱私、離線使用和定制化有較高要求，且有一定的硬件和技術(shù)支持，那么本地部署更適合你；如果你希望快速使用、操作簡單，且對數(shù)據(jù)隱私和定制化要求不高，網(wǎng)絡(luò)版則是不錯的選擇。
DeepSeek本地部署的安裝教程
準(zhǔn)備工作：確保設(shè)備滿足硬件要求，顯卡GTX 1060 ( 6GB ) 及以上，推薦RTX 3060及以上；內(nèi)存容量為8GB，推薦16GB及更高，C盤剩余存儲空間20GB，推薦使用Nvme固態(tài)硬盤。
首先，前往Ollama官網(wǎng)中下載對應(yīng)系統(tǒng)的程序。（ Ollama 是一款開源的大語言模型本地部署工具，官網(wǎng)地址：
https://ollama.com）
接著，在上方的搜索框中搜索到DeepSeek-r1。根據(jù)用戶電腦配置去選擇模型精度，隨后復(fù)制右側(cè)的代碼。（以1.5b模型精度為例，代碼則是ollama run deepseek-r1:1.5b）
DeepSeek模型有多個版本：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b，版本越高對GPU要求越高。不同模型精度適配不同的配置，詳情可看下圖：
模型版本顯卡配置
1.5B非必需，若需 GPU 加速可選 4GB 顯存的如 GTX 1650
7B推薦 8GB + 顯存，如 RTX 3070/4060
8B推薦 8GB + 顯存，略高于 7B 版本需求，如 RTX 3070/4060 也可滿足基本需求
14B16GB + 顯存，如 RTX 4090 或 A5000
32B24GB + 顯存，如 A100 40GB 或雙卡 RTX 3090
70B32GB + 顯存或多卡并行方案，如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090
671B多節(jié)點分布式訓(xùn)練，如 8x A100/H100 或 AMD MI300X（192G，8 塊）
然后，按下“Win+R”打開運行窗口，輸入“cmd”打開終端，可先輸入“ollama -v”命令查看Ollama程序是否已經(jīng)安裝好。
確認(rèn)好已安裝好程序后，再粘貼剛復(fù)制的命令，回車即可開始下載模型。
（注：不同的模型，大小不同，下載的時間也不同，后續(xù)若想卸載模型，只需將命令中的run改成rm即可）
部分用戶可能會遇到模型下載速度緩慢的情況，此時有個小技巧，只需按下“Ctrl+C”停止下載，再粘貼上方的命令即可重新下載，且保持已下載的進度條。
部署安裝完成后，即可在本地運行進行使用DeepSeek。
一些用戶可能會覺得沒有UI，使用起來不太方便，想要像網(wǎng)絡(luò)版一樣在瀏覽器上使用，可以下載一個名為Pageassist的瀏覽器插件。
（圖片來源于Google商店）
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