手把手一起部署本地DeepSeek

DeepSeek 作为国产开源大模型，一直因在线服务压力过大，导致很多时候问答交互麻烦服务器繁忙。本教程将手把手教你完成从环境配置到交互界面搭建的全流程，即使是零基础用户也能轻松掌握。

在本地部署的优势：

1. 隐私性高：数据都在本地运行，无需上传到云端，避免数据泄露风险。
2. 稳定性强：不受网络波动影响，模型运行更加稳定。
3. 可定制性强：可以根据需求调整模型参数，满足个性化需求。

第一步 安装Ollama框架

去 Ollama官网

选择你对应的版本下载。下载完成后双击运行安装包，下一步下一步即可。

第二步 验证安装是否成功

在终端里面输入：

ollama -v

输出类似于这样的（版本号可能不一样），就代表你安装成功了！

第三步 拉取LLM大模型

我们回到官网，去到模型这里。

你能看到很多LLM大模型，这里我们选择 deepseek - r1。

DeepSeek-R1 模型对比表

模型名称	参数量（估算）	文件大小	上下文长度	推荐硬件配置	适合场景	是否适合本地运行
deepseek-r1:1.5b	1.5B	1.1GB	128K	CPU / 轻量设备	聊天机器人、轻任务、边缘应用	✅ 非常适合（轻量）
deepseek-r1:7b	7B	4.7GB	128K	M1/M2/M3 / GPU ≥8GB	通用问答、摘要、低负载编程任务	✅ 适合多数现代笔记本
deepseek-r1:8b	≈8B	5.2GB	128K	GPU 推荐	类似 7B，用于精度稍优版本	✅ 可替代 7B
deepseek-r1:14b	14B	9.0GB	128K	GPU ≥12GB 显存	中大型问答、分析、初级代码生成	⚠️ 需中高端显卡
deepseek-r1:32b	32B	20GB	128K	GPU ≥24GB 显存	高性能生成任务、复杂指令跟随	⚠️ 仅推荐高端本地或远程部署
deepseek-r1:70b	70B	43GB	128K	多GPU / A100/H100	接近 GPT-4 级别能力，科研、精细生成	❌ 不适合个人本地
deepseek-r1:671b	671B	404GB	160K	超级计算集群	LLM-as-agent、长文写作、规划与策略任务	❌ 只能云端部署，演示用

本地运行建议

设备类型	推荐版本
无 GPU，普通笔记本	✅ deepseek-r1:1.5b
MacBook M1/M2/M3	✅ deepseek-r1:7b or 8b
中端显卡（如 3060/4060）	✅ deepseek-r1:7b or 14b
高端显卡（3090/4090）	✅ deepseek-r1:32b
没有限制，服务器/云平台	✅ deepseek-r1:70b 或 671b

 

根据你本地电脑的配置选择合适的参数，例如我们选择 7b这个参数，运行代码如下：

ollama run deepseek-r1:7b