《deepseek》部署到本地教程

如何将deepseek部署到本地?

第一步:安装ollama运行环境

首先前往Ollama官方网站,下载适用于你操作系统的客户端程序。Ollama支持Windows、MacOS以及Linux三大平台,国内用户可直接访问官网进行下载,安装流程简单快捷,无需复杂配置。

第二步:执行命令拉取并运行DeepSeek R1模型

完成Ollama安装后,打开终端或命令行工具,输入以下指令:

bash复制编辑ollama run deepseek-r1:7b

该命令会自动从服务器下载DeepSeek R1的7B版本模型,并在本地完成部署。

部署成功后,即可开始体验DeepSeek R1强大的语言推理与生成能力。

若想尝试性能更强的模型,请继续查看下方进阶指南。

进阶功能说明

1、判断设备是否满足模型运行条件

能否顺利运行特定参数规模的模型,关键取决于显卡的显存容量。

即使使用如GTX 1080、RTX 2080这类较早发布的显卡,只要显存充足,也能流畅运行DeepSeek系列模型。

核心原则是:显存足够,就能运行。

以下是常见模型对显存的需求参考表:

显卡显存需求明细

2、选择合适参数量的模型版本

根据你的硬件配置,特别是GPU显存大小,可以选择对应的DeepSeek R1模型版本。

访问Ollama官网,在搜索栏中输入“deepseek”,即可查看R1系列提供的多种参数规格模型。

通常情况下,模型参数越多,语言理解和生成效果越强。

选定目标模型后,复制其右侧显示的运行命令,在终端中执行即可完成加载。

3、使用命令行工具启动模型

你可以通过以下系统自带的终端程序来运行相关命令:

  • Windows 用户:CMD 或 PowerShell
  • MacOS 用户:Terminal 或 iTerm
  • Linux 用户:任意终端模拟器

4、搭配美观图形界面进行交互

部署完成后,推荐使用图形化客户端与DeepSeek R1进行对话,提升使用体验。

一个优秀的开源项目是 Open Web UI,它专为Ollama设计,支持本地模型的可视化交互。

只需在设置中填入服务地址 localhost:11434(默认端口为11431),即可连接成功。

如果你熟悉Docker,也可以通过Docker容器方式一键启动Open Web UI。

此外,另一个轻量且界面优雅的选择是 Lobe-Chat,完全开源,界面现代,操作直观,非常适合日常使用。