服务器繁忙？10分钟本地部署DeepSeek+Milvus，增强版不排队！

引言

过去一个月的DeepSeek有多火？

Sensor Tower数据显示，在其APP在最新的R1模型发布后，DeepSeek的前 18 天内下载量达到 1600 万次，几乎达到ChatGPT同一数据的两倍，不仅如此，DeepSeek还在全球140个国家的APP榜单中名列下载量排名第一。

刚刚收工的国内打工人，更是摩拳擦掌，期待着DeepSeek在新的一年成为自己新的AI牛马。

然而，暴涨的流量+层出不穷的DDOS攻击=服务中断宕机。

作为资深社畜兼DeepSeek的骨灰级粉丝，相信不少人最近一定感受到了类似的崩溃：

闹钟八点一响，牛马闪亮登场。开工第一天，当你满脸虔诚的将一个问题反复向DeepSeek问了不止十遍，但奈何，但DeepSeek的回复，始终是**“服务器繁忙，请稍后再试。”**

那么，有什么办法，能够让你随时随地都能流畅、稳定使用“不会冷暴力”的DeepSeek，甚至是增强版DeepSeek？

答案是，本地部署。通过本地部署，我们不仅能有效缓解DeepSeek官方服务器的压力，避免了官服频繁宕机，更保证了自己的个人隐私数据，不会被上传到大模型，出现隐私泄露风险；

而对很多对于数据安全、使用频次有需求的企业或者个人来说，频繁的访问官方API，不仅效率低下，而且成本也不容小觑，本地部署同样可以解决他们关于使用体验、数据隐私以及访问成本的顾虑。

接下来，教你不花一分钱，十分钟完成一套DeepSeek+Milvus的本地部署，不仅快速享受丝滑版DeepSeek，即使小白也能快速上手。

01

选型思路

本地部署DeepSeek其实不难，很多人会采用地部署的DeepSeek通过Ollama对接VSCode这个思路。

但采用这个思路的时候，你是否也遇到过这样的困扰，通过这套方案，明明问了**很具体的问题，DeepSeek却总是忽略问题，**答非所问，和官方API的表现大相径庭。

为什么会这样？

原因在于Ollama默认支持的模型ctx参数并不能满足roo-code插件较长的提示。必须需要通过增加Ollama模型的上下文长度来满足。

因此，我们可以引入Milvus向量数据库，以及Roo Code 插件来解决这个问题。其中，Milvus主要解决大规模向量数据的存储与高效检索，通过其强大的向量索引和查询能力，能够快速处理复杂的上下文信息，确保模型在长上下文场景下依然能够准确理解问题；而Roo Code 则主要针对代码生成和上下文关联优化，通过智能提示和上下文感知，进一步提升模型在编程场景中的表现，确保回答的准确性和相关性。

通过结合Milvus和Roo Code，不仅能有效解决Ollama默认模型在长上下文场景下的不足，让本地部署的DeepSeek表现更加接近官方API的效果，更重要的是，借助Milvus强大的向量检索能力，我们可以轻松构建起智能文档检索、相似图像搜索、智能问答系统等丰富的AI应用场景。既能准确理解用户意图，又能快速从海量数据中找到最相关的信息，真正让本地部署的AI应用既智能又高效。

（需要注意的是：不是每一个本地环境部署的DeepSeek模型在修改ctx参数后都能有同样的效果。请根据不同的模型结合显卡配置合理调整参数值。本文参数只作为参考演示。）

接下来是各个部件的具体选型思路与部署实操。

02

核心组件介绍

DeepSeek 简介

DeepSeek 是开源 AI 模型，专注于深度语义理解和自然语言处理。

它基于大规模预训练语言模型，能够准确理解文本的语义内容，支持多语言处理。其核心优势包括:语义相似度计算、文本分类、问答系统等功能。作为搜索引擎的核心组件，它可以将用户的自然语言查询转化为精确的语义表示，从而实现更智能的检索。

对于开发者而言，DeepSeek 提供了简单易用的 API 接口，可以快速集成到各类应用中，特别适合构建智能搜索、推荐系统等场景。

Milvus 简介

Milvus 是一个开源的向量数据库管理系统，专为海量非结构化数据检索设计。

它采用分布式架构，支持数十亿级向量的实时检索，并提供了多种索引类型(如IVF、HNSW等)来平衡查询速度和准确性。Milvus 的核心优势包括:高性能的相似度搜索、灵活的数据管理、可扩展的分布式部署以及与主流AI框架的无缝集成。它能将复杂的向量运算转化为高效的数据库操作，大大简化了AI应用的开发流程。

对于图像识别、语义检索等场景，Milvus可以轻松处理百万级数据，同时保持毫秒级的查询响应时间，是构建AI搜索系统的理想选择。

Roo Code 插件简介

Roo Code是一个VSCode插件，它可以让你在VSCode中直接与本地部署的Ollama进行对话。主要功能包括:

• 支持多种开源大语言模型，如DeepSeek、CodeLlama等

• 内置代码搜索引擎，可以快速检索代码片段

• 提供代码补全、代码解释、代码重构等智能编程辅助功能

• 完全本地化部署，保护代码隐私和数据安全

• 界面简洁直观，操作便捷，适合各类开发者使用

03

实操部署

一、使用 Ollama 运行 DeepSeek

为保证资源隔离，本文将Ollama和milvus部署在不同服务器中。

1. Ollama安装要求

• 操作系统:Windows、Linux、macOS

• 内存:至少16GB

• 硬盘:至少100GB

• 显卡:NVIDIA系列 至少8GB以上

1.1 下载 Ollama

根据不同操作系统，下载对应的Ollama安装包

官网:https://Ollama.ai/

1.2 安装并启动 Ollama

[root@Ollama ~]# curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

[root@Ollama ~]# bash install.sh

命令行中输入Ollama命令，如果出现以下信息，则表示安装成功

ollama

1.3 创建Ollama配置文件

创建配置文件，使Ollama服务在11434端口启动。

[root@Ollama ~]# vim /etc/systemd/system/Ollama.service

配置文件内容

[Unit]``Description=ollama Service``After=network-online.target`` ``[Service]``Environment="ollama_HOST=0.0.0.0:11434"``ExecStart=/usr/local/bin/Ollama serve``User=Ollama``Group=Ollama``Restart=always``RestartSec=3``Environment="PATH=/usr/local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/root/bin"`` ``[Install]``WantedBy=default.target

1.4 加载配置并重启Ollama服务

[root@Ollama ~]# systemctl daemon-reload``[root@Ollama ~]# systemctl enable ollama``[root@Ollama ~]# systemctl restart ollama

1.5 查看Ollama服务状态和端口

[root@Ollama ~]# systemctl status ollama``[root@Ollama ~]# netstat -tuln | grep 11434

1.6 Ollama官网选择DeepSeek模型

1.7 下载DeepSeek模型

（说明：选择r1-7b模型是为了演示目的，想要获得更好的效果可以按需选择更大的模型）

[root@Ollama ~]# ollama pull DeepSeek-r1:7b

1.8 启动测试DeepSeek模型

[root@Ollama ~]# ollama run DeepSeek-r1:7b

1.9 (重点)修改DeepSeek模型ctx参数

创建Modefile文件，文件名自定义。

新增上下文参数：PARAMETER num_ctx 32768 （结合上下文需求和显卡配置动态调整）

# Modelfile``FROM DeepSeek-r1:7b``PARAMETER num_ctx 32768

执行创建，命名新模型名称为：deepseel-r1-32768:7b

\[root@Ollama ~\]# ol

lama create -f Modelfile deepseel-r1-32768:7b

验证新命名的模型

[root@Ollama ~]# ollama list

二、Docker部署Milvus

2.1 部署Milvus环境要求

参考Milvus官网：https://milvus.io/docs/prerequisite-docker.md

必要条件：

• 软件要求统:docker、docker-compose

• 内存:至少16GB

• 硬盘:至少100GB

2.2 下载部署文件

`[root@Milvus ~]# wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.5.4/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml``   `

**2.3 启动Milvus**

`[root@Milvus ~]# docker-compose up -d``[root@Milvus ~]# docker ps -a`

三、 VSCode 与 Roocode插件 对接本地 Ollama

3.1 下载VSCode

VSCode官网：https://code.visualstudio.com/Download

（此处省略下载安装过程）

3.2 安装Roo-code插件

3.3 配置插件

打开设置

选择类型：Ollama

填入Ollama部署所在服务器IP+端口

选择DeepSeek-r1-32768:7b模型

Done

按需勾选配置，建议勾选：Read、Edit、browser、MCP

04

创建对话示例

你好，帮我创建一个简单的milvus代码示例文件即可。

05

写在最后

经过本教程的学习，相信大家已经完全掌握了如何在本地环境中部署和使用 DeepSeek + Milvus 这套 AI 搜索解决方案。我们从环境准备、组件安装到最终的实际应用，每一步都进行了详细的讲解。通过 Ollama 运行 DeepSeek、Docker 部署 Milvus，再到 VSCode 的 Roo Code 插件集成，我们成功搭建了一个完全本地化的 AI 搜索引擎。

值得一提的是，DeepSeek 作为一个开源的 AI 模型正在快速发展，其性能和功能都在不断提升。通过本地部署的方式，我们不仅可以节省 API 调用的成本，还能确保数据安全，同时获得更灵活的使用体验。随着 DeepSeek 的持续进化和社区的不断壮大，相信这套解决方案会变得更加强大和易用。

希望这篇教程能够帮助到更多想要探索 AI 技术的开发者们，期待未来DeepSeek+Milvus未来带来的更多可能性！

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