零基础也能搞定！手把手教你本地安装DeepSeek（D盘版）

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已于 2025-02-14 23:44:39 修改

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分类专栏： AI 文章标签： python AI编程 ai 经验分享

于 2025-02-14 23:35:56 首次发布

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零基础必看！手把手教你本地安装 DeepSeek（D 盘版）

你是否想拥有一个属于自己的本地 AI 助手，随时随地畅享智能交互，无需担忧网络和数据隐私问题？现在，零基础的你也能轻松搞定 DeepSeek 的本地安装啦！跟着以下步骤，开启你的 AI 探索之旅吧。

一、为什么选择本地部署 AI 模型？

无需网络随时使用：摆脱网络限制，无论何时何地，只要打开电脑，就能立即使用 AI 助手，再也不用担心网络延迟、中断影响使用体验。
数据隐私更安全：本地部署意味着你的所有交互数据都保存在自己的电脑上，无需上传至云端，最大程度保护个人隐私与敏感信息。
自定义扩展更方便：可以根据个人需求，灵活调整模型参数、添加个性化插件，打造独一无二的 AI 应用场景。

二、安装前准备

硬件要求：
- 显卡：建议配备 NVIDIA 10 系及以上显卡，对于 DeepSeek 7B 版本，若使用量化版模型，至少需 10GB 显存；若运行完整版模型，则建议 16GB 以上显存。若无 NVIDIA 显卡或使用其他显卡，可能会遇到兼容性问题，后续使用效果无法保证。
- 内存：电脑内存至少 16GB，以确保模型运行流畅，避免因内存不足导致程序崩溃或运行缓慢。
- 硬盘：在 D 盘预留至少 30GB 空间，用于存放模型文件、依赖库及项目相关资料，确保有足够的存储空间来容纳 DeepSeek 庞大的模型数据。
软件环境：
- 操作系统：推荐使用 Windows 10 及以上版本，确保系统稳定性与兼容性，部分老旧版本 Windows 可能缺少必要的系统组件支持。
- Python 安装：下载安装 Python 3.10 +（务必勾选 Add to PATH 选项），相较于旧版本，Python 3.10 在库的支持、性能优化上表现更佳，能更好地适配 DeepSeek 运行所需的各类依赖库。
- 梯子准备（可选但建议）：由于部分依赖包下载源在国外，下载依赖时可能需要梯子来确保网络连接稳定、顺畅，避免因网络问题导致下载失败或下载速度过慢。

三、极简安装四步法

STEP 1：创建专属空间

在 D 盘根目录下新建文件夹，推荐命名为“DeepSeek_Project”，后续所有与 DeepSeek 相关的文件，包括模型、代码、依赖库等都统一放置在此文件夹内，便于管理，避免文件混乱，方便查找与维护。

STEP 2：一键安装依赖

按下 Win + R 组合键打开“运行”窗口，输入“cmd”并回车，打开命令提示符（CMD）窗口，在 CMD 中输入以下命令（复制粘贴即可）：

pip install torch==1.12.0 transformers==4.28.1 gradio --user

此命令将自动安装 DeepSeek 运行所需的核心依赖库，如 PyTorch、Transformers 和 Gradio 等，“–user”参数确保依赖库安装在当前用户目录下，避免权限问题。

STEP 3：模型下载技巧

目前，DeepSeek 模型可前往 Ollama 官网等官方指定平台进行下载。找到 DeepSeek 7B 版本的模型文件，下载完成后，将整个模型文件夹直接拖放到之前创建的“DeepSeek_Project”项目目录下，确保模型路径正确无误，无中文或特殊符号，以免后续加载模型时报错。

STEP 4：启动可视化界面

在“DeepSeek_Project”文件夹内，新建一个名为“start.py”的 Python 文件，使用文本编辑器（如记事本、VS Code 等）打开，粘贴以下代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("D:/DeepSeek_Project/model", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:/DeepSeek_Project/model")

def chat(text):
    try:
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
        outputs = model.generate(**inputs)
        return tokenizer.decode(outputs[0])
    except Exception as e:
        return f"An error occurred: {str(e)}"

gr.Interface(fn=chat, inputs="textbox", outputs="text").launch()

上述代码实现了从本地加载 DeepSeek 模型，并通过 Gradio 创建一个简单的可视化聊天界面。注意，from_pretrained 中的模型路径需与实际存放模型的文件夹路径一致，若模型有特殊加载要求（如量化加载等），需根据官方文档调整参数。保存代码后，双击运行“start.py”文件，即可弹出聊天界面，开启与 DeepSeek 的智能交互。

四、避坑指南

报错红字怎么办？
- 检查模型路径：仔细核对模型加载路径，确保路径中不包含中文、空格或其他特殊符号，否则 Python 可能无法正确识别路径，导致模型加载失败。
- 基础库更新：若遇到依赖相关报错，在 CMD 中运行 pip install --upgrade numpy 等命令，更新可能存在版本冲突或缺失的基础库，以确保程序运行环境稳定。
内存不足？
如果电脑配置的显卡支持 CUDA 且已安装相关驱动，在“start.py”代码开头添加以下两行代码，可有效减少显存占用：

import torch
model = model.half().cuda() if torch.cuda.is_available() else model

请注意，若没有符合要求的显卡硬件，强行添加这两行代码可能导致程序运行出错，需谨慎操作。

五、进阶小技巧

外网访问：若你希望在同一局域网内的其他设备，甚至通过外网访问本地部署的 DeepSeek 聊天界面，只需在启动 Gradio 界面的代码中，将 launch() 修改为 launch(share=True)，运行后会生成一个外网可访问的链接，方便分享给他人使用，但需注意网络安全与隐私保护。
屏蔽警告信息：在“start.py”代码开头添加 import warnings; warnings.filterwarnings('ignore')，可屏蔽运行过程中可能出现的各类警告信息，使控制台输出更加简洁，便于查看关键信息，但在调试阶段不建议使用，以免错过重要的报错提示。

六、常见 QA

安装时报错 ModuleNotFound？
在 CMD 执行 pip install 缺失的模块名 即可，此问题通常是由于缺少某些依赖模块，按提示安装缺失模块后重新运行程序即可。
响应速度慢？
首次启动 DeepSeek 并加载模型时，由于需要初始化大量参数，可能需 5 - 10 分钟，请耐心等待，后续对话响应速度会明显加快，因为模型已完成初始化，可快速处理输入文本。

恭喜你，现在你的电脑已经拥有一个智能 AI 助手啦！试着问它：“用 Python 写个猜数字游戏”，开启奇妙之旅吧。安装过程中若遇到任何问题，欢迎随时留言，看到必回！