从零开始DeepSeek本地部署超全指南

你是否也曾因为数据隐私或网络延迟问题，而希望将DeepSeek部署在本地？

别担心！工科狗Niko将手把手教你如何 从零开始完成DeepSeek的本地化部署，轻松上手！

首先，可以了解下本地化部署对计算机/服务器的要求，不同规模的模型大致要求如下图所示：

参见上图，配置越高，运行效果越好，如果配置过低，可能会出现运行卡顿甚至无法运行的情况。

一、安装ollama

本地部署首先要安装ollama，在浏览器里搜索ollama，点击进入ollama官网

进入官网后，点击download

然后，选择合适的系统进行下载，支持macOS，Linux和Windows系统

下载好后，点击安装，则自动安装在C盘

在命令行中输入ollama -v，然后回车，如果显示了 ollama 版本号，则说明ollama安装成功了

二、下载 DeepSeek 模型

回到刚刚的官网，点击DeepSeek - R1

进入deepseek-r1的模型选择界面，这里可以选择模型的大小，这个可以根据自己电脑的配置来决定。除此之外，也可以选择部署一些其他的微调模型。

选择好对应模型后，复制对应的命令。

复制相应指令后，在命令行中粘贴刚刚的指令，回车，等待模型下载完成

下载安装好后，在命令行直接实验，发现可以正常回答，这证明安装成功了。这里我们在没有网络的情况下也可以使用deepseek。

三、配置前端界面

当然，一直像上面这样用命令行与deepseek交互还是不太方便，为了方便直观得与 DeepSeek 或其他 AI 模型进行交互，可以选择ChatboxAI，Open-WebUI，Gradio等工具来实现前端界面，这里我们以ChatboxAI为例来介绍。

首先通过搜索引擎找到ChatboxAI的官网，点击下载

下载好后，点击安装包，即可自动进行安装。
安装完后，打开Chatbox AI的软件，在这里我们选择Ollama API

下面配置API，如果是自己本机安装的模型，则API已经自动配置好，而如果是服务器端的，则以服务器地址：端口号的形式

以服务器端部署的为例，在下面的下拉菜单中对应选择自己部署的模型

配置好后，打开聊天框，即可开始使用~