Deep Seek本地部署

最近，AI圈子里熱鬧非凡，Deep Seek這個名字更是頻繁出現(xiàn)在大家的視野中。很多人躍躍欲試，甚至開始糾結(jié)要不要在自己的電腦上本地部署它。

今天成功本地部署，親身體驗后，可以奉勸一句：普通人真沒太大必要本地部署，不要被自媒體牽著走，搞的那么焦慮。

雖然本地化過程，說難也并不難，就那么三步（據(jù)說有人還花錢…），我可以直接教你。

第一步：Ollama平臺安裝

官網(wǎng)下載地址：

https:///download/，支持Windows、Linux和macOS。選擇適合你的電腦系統(tǒng)平臺，點擊Download進行下載。注意一定要下載安裝完畢之后進行下一步。（下載完成之后任務(wù)欄出現(xiàn)了ollama羊駝的圖標，說明軟件安裝成功）

第二步，安裝DeepSeek-R1模型

在ollama官網(wǎng)（https://），搜DeepSeek，選擇第一個deepseek-r1，然后選擇不同參數(shù)的模式，大部分普通電腦都是1.5B或者7B、8B、14B，我這邊電腦是4G顯存的3050顯卡，選擇7B還勉強可以。

第三步，下載模型并部署

以Windows電腦為例，同時按WIN+R后，輸入cmd，并確定，粘貼剛才復制的指令并回車：ollama run deepseek-r1:7b，耐性等待模型下載完畢（紅色圈為100%）。

成功之后就可以直接在命令窗口對話了，這是最簡單的本地安裝，界面使用比較粗糙簡單。

當然，如果你想體驗更好，可以下載Chatbox軟件（https://chatboxai.app/zh），在軟件的設(shè)置界面選擇Ollama API，下面會自動帶出你安裝好的本地模型，然后就可以正常在窗口對話了。

但是，我要說但是了。

親測下來，對大家的忠告是，普通人本地部署Deep Seek并不是非做不可的選擇。

先來說說電腦配置的問題。Deep Seek可不是個“省油的燈”，它對硬件的要求可不低。一般來說，它需要強大的處理器來快速處理復雜的算法，顯卡也不能含糊，最好是那種高端的顯卡，這樣才能保證運行流暢。

滿血的R1要400多G。所以前面我只下了7b。體驗下來差強人意。有這時間，我用Kimi也解決了。

內(nèi)存方面，至少也要幾GB起步，不然很容易出現(xiàn)卡頓甚至崩潰的情況。要是硬要為了部署Deep Seek去升級電腦硬件，那可是一筆不小的開支。

而且，升級后的電腦可能也就用在了這個AI工具上，說實話，普通人也用不到那么高級的功能。除非你真壕，或者就喜歡折騰，那另說。否則這時間、金錢都是成本。（網(wǎng)速不行的話，光下載安裝就等幾個小時）

再看看線上的資源。現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)這么發(fā)達，Deep Seek的線上服務(wù)已經(jīng)非常完善了。你只需要通過瀏覽器或者相應(yīng)的客戶端登錄，就能輕松使用它的各種功能。

例如火山引擎、硅基流動、coze等很多后臺都支持調(diào)用deepseek-r1，哪怕花點錢都值得。

無論是文本生成、圖像識別，還是數(shù)據(jù)分析，線上資源基本都能滿足你的需求。而且，線上服務(wù)還會不斷更新和優(yōu)化，你不用擔心版本過時的問題。

其實，對于普通人來說，我們使用Deep Seek更多的是為了提高生活和工作的效率，解決一些實際問題。

比如，你想寫篇文章，用線上版本的Deep Seek，輸入幾個關(guān)鍵詞，它就能幫你生成一個不錯的初稿，你再根據(jù)自己的想法進行修改和完善，既省時又省力。

又比如，你需要對一些圖片進行分析，線上版本同樣可以輕松完成任務(wù)，不需要你本地部署來折騰。

所以，大家真的不用太焦慮本地部署Deep Seek這件事。根據(jù)自己的實際情況，合理利用線上的資源，就能很好地享受AI帶來的便利。

把精力放在如何更好地利用Deep Seek的功能上，而不是糾結(jié)于本地部署的難題，這樣才能真正讓AI為我們的生活和工作助力。

但公司則不一樣哈，公司可能真有數(shù)據(jù)安全的考慮，那就得該本地的就本地了…