保姆级DeepSeek本地手动部署

最新推荐文章于 2025-06-07 06:40:10 发布
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来源：网络素材

自从春节以来，DeepSeek的热度一直攀升，但很多同学对DeepSeek的相关部署和操作还不熟悉，于是小枣君奋笔疾书，完成了以下本地部署DeepSeek保姆级别的教学，大家可以直接在自己的笔记本电脑上按照如下教程进行部署操作，不需要有代码基础，只要一比一按照如下步骤进行操作即可！

一共三个步骤，10-15分钟完成！

█ 第一步：按照自己的系统安装ollama

网址：https://ollama.com/download

█ 第二步：在ollama官网搜索DeepSeek模型

https://ollama.com/

模型大小与显卡需求（这里大家需要根据自己电脑的显存进行对应模型的下载，显存的查看方式，任务管理器—性能）

如果感觉太麻烦，可以跳过这一步，直接下载最小的1.5b的模型即可，嘿嘿～（因为下面的在终端执行的命令也是按照1.5b来的）

最后一步！坚持住，输入完下面这行代码，就成功了！

█ 第三步：在终端执行命令

ollama run deepseek-r1:1.5b

等待安装即可

接下来，就可以在终端对话框里面和DeepSeek进行交流了！快去试试吧～

（全文完）

图片

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【实战篇】手把手教你本地私有化部署DeepSeek全攻略：从硬件选型到避坑指南（超详细万字长文）
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02-19 3651
最近AI圈最火的大模型非DeepSeek莫属！这个号称"推理能力堪比GPT-4o"的国产大模型，不仅开源免费，还能在普通电脑上运行。今天我就用最接地气的语言，给你掰开了揉碎了讲清楚。
# 10分钟了解DeepSeek，保姆级部署DeepSeek到WPS，实现AI赋能
段子手168的博客
02-14 5370
2024年1月5日，发布DeepSeek LLM，这是深度求索的第一个大模型。2024年1月25日，发布DeepSeek-Coder模型。2024年2月5日，发布DeepSeekMath。2024年3月11日，发布开源的视觉-语言（VL）模型DeepSeek-VL。2024年5月7日，发布第二代开源Mixture-of-Experts（MoE）模型——DeepSeek-V2。2024年6月17日，发布DeepSeek-Coder-V2开源的混合专家（MoE）代码语言模型。
deepseek本地部署
wg2627的博客
02-08 2642
deepseek-r1:1.5b这个模型确实很轻量资源占用很少，应该也就占用1GB多点显存，但是也确实比较呆，很多问题都回答不上来，这里如果想要运行其他模型，可以参考ollama的技术文档https://ollama.readthedocs.io/quickstart/ 里面说明了其他模型运行的方式以及所需要的资源。3、安装好后 打开CMD 输入 ollama run deepseek-r1:1.5b 即可展开对话。注：如果下载连接下载连接打不开，请把下载地址复制到迅雷中下载。1、Ollama官网下载。
win11通过ollama本地部署deepseek-r1:1.5b
李昂的博客
01-24 1万+
deepseek-r1:1.5b这个模型确实很轻量资源占用很少，应该也就占用1GB多点显存，但是也确实比较呆，很多问题都回答不上来，这里如果想要运行其他模型，可以参考ollama的技术文档https://ollama.readthedocs.io/quickstart/ 里面说明了其他模型运行的方式以及所需要的资源。下载完成后安装ollama，默认安装在c盘下面，这个通过默认安装方式无法更改模型就行，安装完成后可以打开CMD窗口输入。首次运行会自动下载模型，运行完成后就可以进行正常交互了。
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？
最新发布
weixin_32258691的博客
06-07 188
系列提供了多种参数规模的模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B 和 671B），它们在模型架构、性能表现、资源需求和适用场景上有显著差异。，采用 MoE 架构，支持超长上下文（128K tokens），在复杂任务上表现顶尖。> - 小模型支持4-bit 量化（如 Qwen-1.5B），可在边缘设备运行。> - 小模型（≤7B）响应快（0.1~0.3秒），但深度推理能力弱；> - 追求 低延迟/低成本 → 选 7B/8B（性价比最高）；（科研/代码/决策）：70B 或 671B（API）
本地部署DeepSeek-R1 1.5B
weixin_44502794的博客
01-22 1万+
然后输入ollama run deepseek-r1:1.5b。然后打开windows powershell。等待ollama下载完模型，就是可以使用了。然后安装ollama。
本地部署deep seek-R1轻量级1.5b
2401_86263733的博客
02-17 1473
下载地址：https://chatboxai.app/zh （Windows版本）这里以1.5B为例，复制以下命令在ollama上运行，等待安装。安装完成有success标志，接下来测试。本机配置：14核，内存16G。
deepseek-r1的本地部署教程（解决服务器繁忙问题）
m0_74655006的博客
01-28 765
然后我们再下面选择模型，数字越大，代表着性能越好，我们其实日常使用只需要第一个就行了。复制完之后，我们使用win+r打开命令行，输入如上的命令。官网链接如上，进去官网之后，点击Download。下载完之后，我们需要再搜索栏中搜索。其实这样子就可以了。
DeepSeek 本地部署全攻略：保姆级教程
m0_51777213的博客
02-17 2588
因为你之前已经下载过，这次无需下载，可以直接和模型聊天。Open-WebUI 可以为 Ollama 提供一个更友好的图形界面，但安装过程较为复杂，适合有一定技术基础的用户 （只是让交互界面更好看，可以不必安装）在命令行输入，ollama rm + 模型名称，例如：ollama rm deepseek-r1:1.5b，就会自动删除对应模型。重新启动后，如果你的桌面上出现了docker的图标，就表示安装成功了。安装完成后，打开浏览器，访问 xxx://localhost:3000，注册一个账号并登录。
Window本地部署DeepSeek保姆级教程
weixin_46370455的博客
02-09 1177
Window本地部署DeepSeek保姆及教程！
DeepSeek 保姆级本地化部署教程windows
02-09
### 关于Windows上的DeepSeek详细本地化部署教程 对于希望在 Windows 上进行 DeepSeek 的本地化部署，通常涉及几个关键步骤。由于特定的安装指南可能依赖于版本更新而有所变化，建议定期查阅官方文档以获得最新指导...
本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！
再小的帆也能远航，把分享变成一种习惯
02-13 2602
最近DeepSeek太火了，以至于每个小伙伴都想试试。DeepSeek的到来可谓是开启了全民AI热潮。本以为DeepSeek本地化部署有多难，实际上验证后很简单，操作起来就像给电脑装个新软件那么简单，大约十多分钟可完成本地部署。
一文读懂DeepSeek-R1本地部署配置要求（建议收藏）
yizhen91y的博客
02-04 5万+
一文读懂DeepSeek-R1本地部署配置要求（建议收藏）
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02-06 8683
手把手教你本地部署DeepSeek
DeepSeek R1 本地安装部署（保姆级教程）
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zhishi0000的博客
02-05 6万+
DeepSeek R1 是一款开源的AI模型，它与 OpenAI 的 o1 和 Claude 3.5 Sonnet 等顶级模型竞争，特别是在数学、编程和推理等任务上表现出色。它是免费的、私密的，并且支持在本地硬件上离线运行。DeepSeek R1 提供了多个版本，涵盖从轻量级的1.5B参数模型到功能强大的70B参数版本。从技术角度来看，它基于 Qwen 7B 架构，经过精简和优化，确保在保持强大性能的同时，提升了运行效率。
飞腾派--部署DeepSeek-r1:1.5b模型测试
91创客学堂
02-28 1685
本文介绍国产飞腾派开发板部署测试DeepSeek-r1:1.5b模型
deepseek-r1不同参数量的模型本地私有化部署，需要的硬件资源最低配置
weixin_40566713的博客
02-17 1310
根据任务需求和硬件条件，用户可以选择适合的模型版本。对于个人用户或开发者，7B 模型是一个平衡性能和资源消耗的选择；而对于专业用户或企业，32B 或 70B 模型则能提供更强的推理能力。
deepseek-R1 版本 详细部署步骤,以及部署问题整理！
PHP代码的博客
02-06 1065
deepseek r1 推理模型最近非常火爆，以至于 服务一直不稳定，无法正常访问，这篇文章介绍了如何在本地部署 deepseek r1 模型，以及 如何在 pc 端、app 手机端离线使用本地部署的模型。最后，介绍一种在手机端侧直接运行 deepseek 模型的方法，该方法直接将模型下载到手机端侧运行，完全不依赖任何环境。
手把手教你本地部署 DeepSeek R1
实事求是，追求技术，精益求精～将至而立之年，不忘年少初心！
02-03 8569
手把手教你Deepseek本地部署，每一步都有图片和解释
保姆级 deepseek本地部署
02-19
### 保姆级 DeepSeek 本地部署教程 #### 准备工作 为了顺利进行 DeepSeek 的本地部署，需先访问 Ollama 官方网站并下载适用于当前操作系统的安装程序[^2]。 #### 下载与安装 Ollama 平台 前往 Ollama 官网首页，在显著位置有 Download 按钮可供点击。依据个人计算机的操作系统类型（Windows、Linux 或 macOS），挑选合适的版本进行下载。对于 Windows 用户而言，下载完成后通过双击 `.exe` 文件执行安装过程，并按照提示完成软件的安装流程。 #### 获取 DeepSeek 模型 登录至 Ollama 网站后导航到 Models 页面定位所需的具体 DeepSeek 版本。例如 `deepseek-r1:8b` 表明此为具有约80亿参数规模的目标检测预训练模型。选定目标模型后，页面会给出相应的命令用于后续步骤中的调用[^1]。 #### 执行模型加载命令 利用 Windows 自带的命令提示符工具 CMD 来粘贴之前获取到的一条或多条指令以触发模型文件的自动拉取动作。这一步骤可能因所选模型大小不同而有所差异，但通常情况下只需简单地键入像 `ollama run deepseek-r1:8b` 这样的语句就能启动整个进程。 #### 验证部署成果 一旦观察到终端显示 "success" 字样即意味着安装顺利完成。此时可以在同一命令行界面上尝试简单的交互测试，比如输入 `"你是谁"` 查看来自 AI 助手的回答作为验证手段之一。 #### 后续管理 如果希望进一步了解已有的镜像资源状况，可随时借助 `ollama list` 命令来浏览现有实例列表；当准备再次激活某个特定版本的服务时，则继续沿用类似于 `ollama run deepseek-r1:latest` 的方式重启服务[^5]。 ```bash # 列出所有可用的 DeepSeek 实例 ollama list # 使用指定版本启动 DeepSeek ollama run deepseek-r1:8b ```
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