Windows系统本地部署deepseek详细过程(已验证)

原创 已于 2025-03-07 10:36:14 修改 · 3.8k 阅读 · 35 ·
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#人工智能 #ai #chatgpt #deep learning

于 2025-02-06 11:37:41 首次发布

Windows本地部署DeepSeek

已在本地部署并做过验证

一、Ollama安装过程

首先需要安装Ollama。这个软件也相当于运行DeepSeek模型的底层，没有这个底层就没办法跑DeepSeek AI模型。

Ollama安装网址:https://ollama.com/

在这里插入图片描述

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下载完成后双击安装

等待安装完成后，电脑右下角会提示安装成功的英文提示符，或者在开始菜单栏中找到它，无需打开
在这里插入图片描述

二、部署AI大模型

安装完成之后需要选择一个合适的模型才能运行。

在Ollama官网中点击Models

在这里插入图片描述

选择deepseek-r1，进入详情，选择自己想要的模型类型和大小，接着点击【复制】按钮图标

(注意:模型会直接安装在C盘，请注意C盘的可用空间，模型越大，占用的内存越大！)
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在Windows的【开始】点击【PowerShell（管理员）】或者【终端管理员cmd】

输入刚刚复制的模型命令，并安装:
例如: ollama run deepseek-r1:7b

在这里插入图片描述
等待下载即可。

三、安装完成

部署完成之后会有【Success】提示，且命令提示符输入的位置会变成【>> send a message for help】的提示，完成后就可以开始玩了。

退出cmd终端或PowerShell后，再次进入ollama只需运行以下命令:

如果你安装了多个模型， 在终端里输入【ollama ps】或者【ollama list】查看已经安装的模型，复制一下安装的模型的【NAME】
我这里是【deepseek-r1:7b】
在这里插入图片描述
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接着输入【ollama run 模型名称】，就能进入到DeepSeek的对话框了。例如:
ollama run deepseek-r1:7b

后续可以自己安装其他模型，给它做定制化投喂，成为自己的小助手哟

祝大家新年快乐！！！

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**社区论坛**: [DeepSeek Community](https://deepseek.com/community)- **API端点**: 使用API客户端（如Postman）访问 `http://127.0.0.1:8000/api/`。- **Web界面**: 打开浏览器，访问 `http://127.0.0.1:8000`。- **CUDA**: 如果使用GPU，建议安装CUDA 11.2或更高版本（可选）- API端点: `http://localhost:8000/api/`
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②电脑开始菜单搜索【环境变量】，点击【打开】；8、打开R1模型下载网站【https://ollama.com/library/deepseek-r1:8b】；③32b：32G内存+24G显存 代码【ollama run deepseek-r1:32b】28.①点击【聊天设置】，②提供商选择【Ollama】，③模型选择【deepseek】下滑页面。①8b：8G内存+4G显存 代码【ollama run deepseek-r1:8b】9、按同时键盘上的【win+R】;输入【cmd】,点击【确定】
windows系统本地部署deepseek
03-10
<think>嗯，用户想在Windows系统上本地部署DeepSeek。我需要根据提供的引用内容来整理步骤。首先，用户提到了几个引用，其中引用[1]到[4]都是相关的。让我先看看这些引用里的信息。 引用[3]提到需要克隆DeepSeek的仓库，使用git命令。这可能涉及到安装Git，但用户可能已经安装了，或者需要提示他们安装。然后进入克隆的目录。引用[4]则详细说明了需要下载Ollama，下载模型，安装Conda，创建环境，安装UI，并启动服务。而引用[2]重点在于更改安装目录，避免系统盘的问题。引用[1]则提到打开PowerShell或终端的方法。 所以步骤应该是这样的：首先安装必要的工具，比如Ollama和Git。然后下载模型，可能要注意显存选择合适的模型。接着处理目录的问题，可能需要修改Ollama的安装目录到其他盘。然后安装Conda，创建Python环境，安装Open WebUI，最后启动服务。用户可能遇到的问题包括路径设置、环境变量配置，或者依赖安装错误。需要注意提醒用户根据显存选择模型参数，比如32B可能需要更大的显存。另外，启动服务后的访问地址是本地8080端口，需要确认端口是否被占用。 还有，用户可能需要先安装Git，如果没有的话。克隆仓库后，是否需要其他步骤？比如依赖安装或者配置？引用[3]里的步骤似乎比较简单，但引用[4]更详细，涉及到了Conda环境和Web UI的安装。可能要将两者结合起来，先部署模型，然后通过Web界面访问。 另外，引用[2]提到更改Ollama目录，这可能需要修改环境变量或者配置文件，用户可能不熟悉这些操作，需要详细说明步骤。例如，安装Ollama后如何更改存储路径，避免C盘空间不足的问题。 总结一下，步骤大概分为：安装Ollama并配置目录，下载模型，安装Conda，创建环境，安装WebUI，启动服务。需要分步骤详细说明，并指出注意事项，比如显存选择、目录更改方法等。同时，问题部分可以涉及性能优化、常见错误解决等。</think>### 分步指南：Windows系统本地部署DeepSeek #### 一、环境准备 1. **安装Ollama** - 访问[Ollama官网](https://ollama.ai/)下载Windows版本安装包 - 安装时建议选择非系统盘（如D盘），避免占用C盘空间[^2] 2. **配置Ollama存储路径**（可选） - 若需更改默认存储目录，安装后通过环境变量设置： ```powershell setx OLLAMA_MODELS "D:\ollama\models" ``` - 重启终端使配置生效[^2] #### 二、模型部署 1. **下载DeepSeek模型** 根据显存容量选择合适模型参数（如16B/32B）： ```powershell ollama run deepseek-r1:32b # 显存建议≥24GB选择32B版本[^4] ``` 2. **验证模型运行** 输入测试指令确认模型响应正常： ```powershell >>> 你好，请介绍你自己 ``` #### 三、WebUI部署 1. **安装Miniconda** ```powershell curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe .\Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe ``` 2. **创建Python环境** ```powershell conda create -n open-webui python=3.11 conda activate open-webui ``` 3. **安装Open WebUI** ```powershell pip install open-webui ``` 4. **启动Web服务** ```powershell open-webui serve ``` 访问 `http://localhost:8080` 即可使用交互界面[^4] #### 四、进阶配置（可选） - **多模型管理**：在Ollama中运行`ollama list`查看已安装模型 - **API调用**：通过`http://localhost:11434`访问本地API接口 - **性能优化**：在NVIDIA控制面板中开启CUDA加速（需支持GPU）
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