实测！DeepSeek本地化部署全攻略：零代码实现AI对话，效果媲美云端

💥《DeepSeek》：

正需要AI帮忙整理会议纪要，却遇到服务器排队提示；或是赶着生成代码时突然卡顿，眼睁睁看着灵感溜走。其实这类问题完全可以通过本地部署解决——就像把常用的办公软件装进电脑一样，让AI真正成为随时待命的智能助手。

经过三天的实际测试，经历了各种踩坑后，给大家推荐几种比较实用的部署方案。

本文将手把手拆解成功率98%的极简路线——让你在23分钟内完成从‘安装焦虑’到‘丝滑推理’的阶级跃迁！

目录

方法一：DS安装助手极速部署（懒人专用）

1️⃣ 安装包下载

2️⃣ 选择模型与下载路径

3️⃣ 安装完成

方法二：LM Studio部署DeepSeek实测

 1️⃣安装LM Studio软件

2️⃣ 模型下载

3️⃣ 模型导入

方法三：Ollama + Chatbox 部署

1️⃣ 安装Ollama

2️⃣ 下载并部署DeepSeek模型

3️⃣ 下载可视化交互界面 Chatbox 

方法四：硅基流动调用API使用

 1️⃣  API申请

2️⃣ 下载Cherry Studio （API调用）

3️⃣ 知识库使用方法

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方法一：DS安装助手极速部署（懒人专用）

首推的是「DS安装助手」这类工具，确实能大幅降低部署门槛，不用折腾环境配置，自动搞定所有依赖项。

整个过程只需三步：下载安装包、选择模型版本（建议新手选7B基础版）、点击安装按钮，20分钟内就能完成部署。日常问答响应速度稳定在3秒以内，且完全不用担心对话记录外传。

（👉 使用流程：）

1️⃣ 安装包下载

下载后直接点击快速安装即可，下载链接如下：

https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28348_st.exe

2️⃣ 选择模型与下载路径

建议下载路径不要放在c盘，之后点击立即安装。

系统会自动进行安装所需的模型和可视化软件，等待安装完成即可。

3️⃣ 安装完成

方法二：LM Studio部署DeepSeek实测

 1️⃣安装LM Studio软件

1.根据你的电脑系统下载相应安装包

👉 LM Studio - Discover, download, and run local LLMs

​

2.下载后按照流程步骤安装，建议不要安装在c盘，安装后页面如下

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3.刚开始为英文，点击右下角设置，语言可以调整为中文

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2️⃣ 模型下载

1.点击我的模型，点击搜索按钮，可以在线安装开源模型（需要魔法，下载速度慢）

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2.如果无法从这里安装也不要慌，可以从其他地方先下载好模型，之后导入进行使用。

👉 模型下载地址：魔搭社区

依据你的电脑性能下载模型14B、32B，性能差点选7B

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点击模型文件，依据你的电脑性能任选一个下载

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3️⃣ 模型导入

新建一个文件夹，比如我在G盘新建个DeepSeek文件夹，文件夹下再新建models文件夹，将我们下载的模型文件放到models文件夹下

将模型目录这里的地址调整为G：DeepSeek（创建的文件夹地址）

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​

点击聊天，选择刚下载的模型

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依据你的电脑性能自行调节，拉的高效果好，但会卡顿

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加载模型后便可以本地使用了。

方法三：Ollama + Chatbox 部署

1️⃣ 安装Ollama

Olama是一个开源工具，用于在本地轻松运行和部署大型语言模型。安装流程如下：

👉下载链接： 

1.进入官网选择Download。

2、Ollama配置环境变量

Win10或Win11可以直接搜索“环境变量”，下图搜索，打开“编辑系统环境变量”设置:

具体配置环境变量解释如下图：

2️⃣ 下载并部署DeepSeek模型

1. 去Ollama官网点击Models进入模型选择:

 Ollama支持多种DeepSeek模型版本，用户可以根据硬件配置选择合适的模型。

入门级:1.5B版本，适合初步测试。
中端:7B或8B版本，适合大多数消费级GPU
高性能:14B、32B或70B版本，适合高端GPU。

2.在终端运行以下命令启动Ollama服务: 

3️⃣ 下载可视化交互界面 Chatbox 

虽然我们可以在本地正常使用 Deepseek 这个模型了，但是这个 AI 工具的面板是非常简陋的，很多人使用不习惯，这时我们就可以通过 Chatbox 这个可视化图文交互界面来使用它。

👉

进入 Chatbox 官网，Chatbox 虽然有本地客户端，但我们也可以直接使用网页版。

进入 Chatbox 网页版本后点击使用自己的 API Key 或本地模型。 

点击后会进入模型提供方选择界面，这里选择 Ollama API 。 

接下来只需要在 Chatbox 中新建对话即可使用 Deepseek 模型了，以下图为例，上方是它的思考过程，下方是它给出的答案。  

方法四：硅基流动调用API使用

上述本地化部署方案虽然能有效规避服务器拥堵问题，但对硬件性能要求较高，普通用户若使用5年前的主流配置（如i5-8代+8GB内存），运行7B参数模型时仍可能面临10秒以上的响应延迟。

为此我们更推荐以下轻量化API调用方案，兼顾使用效率与设备兼容性：

 1️⃣  API申请

我们首先需要在硅基流动申请一个账号，注册后可以直接获取2000万免费tokens，新增我们的秘钥用于后续使用，申请方法如下。

账号登录地址：

硅基流动统一登录

点击秘钥，选择新建秘钥，便可以获得自己的秘钥。记住自己的秘钥，在之后需要使用。

2️⃣ 下载Cherry Studio （API调用）

1.进入网址Cherry Studio - 全能的AI助手选择立即下载

2.安装时位置建议放在其他盘，不要放c盘

3.进入软件后，如果你的语言是英文的，可以选择设置，在常规设置这里调整语言。

4.选择设置，选择模型服务，输入你的API秘钥，点击检查即可。

5.向下拉选择管理按钮，在嵌入勾选最后一个（知识库要用到），全部里也可以选择你要用的模型。

6.之后就可以在聊天中进行使用

3️⃣ 知识库使用方法

1.添加一个新的知识库

2.在知识库可以上传你的文件

3.在聊天对话页面勾选知识库，便可以根据知识库内容回答问题