DeepSeek本地部署（个人版）

最新推荐文章于 2025-03-16 19:08:10 发布
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分类专栏： deepseek 文章标签： ai
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最近deepseek热的飞起，那么我也来搭建一个本地的DeepSeek吧。（跟着热闹）

 个人博客同步：DeepSeek本地部署（个人版） – 付的技术小窝

电脑配置是Win11，显卡4060

第一步：下载ollama。

官方地址：https://ollama.com/

下载安装成功后会出现指令界面

会提示：Run your first model:

根据自己的电脑去选择适配的：

我选的是里面7b和14b的：ollama run deepseek-r1:7b

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基于特定硬件配置的 DeepSeek-R1-14B 和 Janus-Pro-7B 本地部署优化方案
VA_QianXue的博客
02-25 1563
量化 R1 模型：将 DeepSeek - R1 - 14B 模型量化，降低显存需求。调整 Janus - Pro 精度：把 Janus - Pro - 7B 模型的精度调整为 FP16，以减少显存占用。合理分配显存：依据模型特点和显存需求，合理安排模型使用独立显卡、集显或 CPU，以及显存的分配。使用独立环境：为两个模型分别创建独立的 Conda 环境，避免依赖冲突。分时运行或利用共享显存：当显存不足时，考虑分时运行模型，或者合理利用共享显存。同时，密切监控资源使用情况，确保系统运行的稳定性。
deepseek本地部署+结合思路
作孽就得先起床的博客
02-03 2068
deepseek本地部署/扩展应用
在本地部署Deepseek-R1模型
weixin_73603925的博客
02-03 1610
使用ollma将模型部署到本地，再使用openWebUI作为美观的UI界面调用本地模型
RTX4060低成本搭建集群本地部署Deepseek-R1，收藏这一篇就够了！！
Android23333的博客
02-12 7138
使用4台RTX 4060搭建集群运行大模型：方案与细节在AI大模型时代，即使是资源有限的个人开发者或小型团队，也可以通过合理搭建集群来运行大模型。本文将详细介绍使用4台RTX 4060（8GB显存）+32GB内存+i5-12400的机器组成集群运行大模型的可行性方案和技术细节。
显卡 4060 个人搭建 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B deepseek 手把手搭建
二等碗
02-22 1691
由于大多数都是用 windows 环境，尝试搭建一个做测试，所以这边建议使用WSL 来下载一个Linux 系统，我这里就用Ubuntu 来演示。 deepseek 手把手搭建
DeepSeek在4060笔记本上的部署与极限性能压榨与散热改造
cornplanter的博客
02-26 2427
散热优化：注意散热优化，建议上相变片，导热胶加铜管加mini铝制散热片加识破导热片（不会破坏保修和外壳）。可以买一套强力的风扇（转速3600不宜太高，太高有电流反冲风险）粘在笔记本支架下，大约50元，比压风式散热便宜一些。不怕破坏外壳和保修的可以上水冷（破坏了外壳容易卖不出价），拼多多买一套水泵加硅胶管加水冷铜管套餐（大约100元），建议用纯净水。利用32GB内存的优势，同时运行多个任务（如文档分析、代码生成），提升工作效率。：优先选择蒸馏版模型，完整版（如671B）对硬件要求极高，不适合普通用户。
deepseek本地部署
weixin_46515691的博客
02-06 553
DeepSeek作为一款开源且性能强大的大语言模型，提供了灵活的本地部署方案，让用户能够在本地环境中高效运行模型，同时保护数据隐私，这里记录自己DeepSeek本地部署流程。
DeepSeek本地部署-deepseek本地
02-08
从给定的文件名列表可以看出，DeepSeek本地部署的相关文件包括LICENSE、Windows版DeepSeek本地部署流程.pdf和readme.txt。LICENSE文件通常包含软件使用的授权协议，详细说明了用户在使用DeepSeek软件时的权利、限制...
deepseek本地部署教程.md
02-12
DeepSeek本地部署教程是一篇实用的指南，它面向所有希望通过本地部署使用DeepSeek的用户。教程内容详实、步骤清晰、易于理解，即使是没有丰富经验的用户也能按部就班地完成DeepSeek的本地部署。希望本教程能够为用户...
DeepSeek本地部署 再也不怕服务器崩了！.pdf
02-09
以上便是将DeepSeek本地部署的全过程，通过这种方式，用户可以在服务器崩溃或延迟时，依然能够享受到快速且高质量的人工智能服务。通过本地化部署，用户完全掌握了自己的数据和使用体验，不必担心服务器问题或隐私...
强烈推荐-2025年DeepSeek本地部署教程.zip
02-07
本篇教程将详细介绍2025年DeepSeek本地部署的完整流程，包括安装、配置、使用技巧等方面，旨在帮助用户更加高效地利用这一强大的工具。 首先，用户需要下载并安装DeepSeek的软件包。软件包中包含了必要的安装文件，...
本地部署Deepseek R1
weixin_74277223的博客
01-29 1701
deepseek R1本地部署指南
DeepSeek本地部署心得
晓梦林的博客
02-23 748
首先我们得了解deepseek（人工智能模型）不同数据规模能干的事情，以及它需要的硬件资源配置条件,deepseek依赖GPU，这就需要你的显卡有足够大的显存容量。按下Win+R打开运行对话框，输入dxdiag并按回车。本人的笔记本电脑显卡是 RTX4060，显示内存(VRAM)为8G,所以只能选择数据规模为7B的模型。但是实际测试下来，14B的数据规模也能跑， 只不过对话的结果要加载一会儿。
本地部署DeepSeek的硬件配置建议
qq_41451744的博客
02-19 3943
本地部署deep seek 的硬件配置
使用BitaHub部署DeepSeek-R1
热门推荐
是我的博客
01-23 1万+
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布并开源了最新的推理模型–，性能比肩OpenAI-o1，同时还开源了 6 个R1小模型，使用从 DeepSeek-R1 蒸馏出来的知识去微调 Qwen、Llama，参数包含了1.5B、7B、 8B、14B、32B、70B，能够满足各种场景。本次将使用BitaHub部署DeepSeek-R1-Distill，BitaHub是一个开放的Al和深度学习社区，GPU算力资源有4090、A100 等高性能显卡，提供了全流程的 AI 开发、训练、部署的专业环境。
deepseek快速部署，部署到本地电脑
ITjavaxiaobai的博客
02-12 498
蛇年对于互联网来说，最大的事情莫过于deepseek的爆火，相信很多人都想部署属于自己的ai大模型，不管是玩一玩，还是体验体验，我觉得这种想法都是可行的，所以我把自己部署deepseek的全过程记录下来，以供后来者观看注意：我的电脑显卡是4060 显存8g，我部署的deepseek是deepseek-r1:7b，同学们可以根据自己的电脑显卡部署不一样的版本。
4060ti-16G显卡部署deepseek-32B(支持联网搜索)
最新发布
小生测试的博客
03-16 2070
deepseek年前狠狠的火了一把，笔者电脑是48G内存+4060ti 16G显卡，试试32b的参数效果咋样。按照ollama的官网提示，32b参数的所占空间是20G，可以使用GPU+CPU的方式运行（Ollama默认支持）量化后的32b模型，整体体验上还是不错的，回答的也还可以，不过速度的话确实是慢一点了，一道问题加上推理要两三分钟，使用14B的话速度会更快一点，但是效果会比较差点。可以回答一些简单的问题，也可以尝试使用联网搜索帮你总结。但还是远远不能跟满血版的比较。
一篇搞懂DeepSeek：三种部署方案+版本对比，普通用户这样选！
2301_82275412的博客
02-14 7803
DeepSeek的爆火，不仅是技术的胜利，更是国产AI生态的突破。无论你是小白还是极客，总有一种姿势能解锁它的潜力！赶紧试试硅基流动方案，体验“人均AGI”的快乐吧！读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。
零基础本地部署DEEPSEEK大模型教程（LM Studio版）
m0_37755875的博客
02-02 1万+
上面两部主要是看CUDA是否成功加载，不然是CPU跑可能就很慢，一般来说都没有问题，有问题可能需要安装CUDA的库。在框中输入刚才搜的模型，因为你搜的模型会告诉你这个模型是否符合你的电脑配置，注：DEEPSEEK R1的GGUF量化版（如Q4_K_M）约需8GB显存。国内网盘镜像（含DEEPSEEK R1各量化版本）： 暂未上传。：消费级显卡即可运行（实测NVIDIA 4060s流畅运行）（使用VS Code/VSCode的批量替换功能更高效）：模型加载后可直接对话。中保存常用提示词模板。
deepseek本地化部署个人版
02-20
### DeepSeek 个人版本地化部署教程 对于希望在本地环境中运行DeepSeek的用户而言，选择适合个人硬件条件的小规模模型版本至关重要。由于完整的DeepSeek R1版本对计算资源的需求极高——例如满血版可能需要多达16张A100 GPU显卡[^3]，这显然超出了大多数用户的承受范围。因此，建议采用简化后的蒸馏小模型版本来进行本地部署。 #### 准备工作 为了顺利部署适用于个人使用的DeepSeek版本，需先确认计算机具备一定的基础配置： - 安装有Python开发环境以及必要的依赖库 - 足够的磁盘空间用于存储预训练模型文件及相关数据集 #### 部署流程 ##### 下载并安装所需工具包 通过官方渠道获取最新发布的DeepSeek客户端软件或命令行接口(CLI)，按照提示完成安装过程。如果计划使用CLI方式进行管理，则还需额外下载对应的插件组件[^1]。 ```bash pip install deepseek-cli-plugin ``` ##### 获取授权密钥 访问官方网站注册账号后申请专属API Key，该秘钥将在后续步骤中用来验证身份合法性并解锁特定功能权限。 ##### 加载轻量化模型 考虑到性能因素和个人电脑的实际承载能力，优先选用经过优化处理过的精简型网络结构作为初始加载对象。这类模型虽然参数量较少，但在常见应用场景下的表现依然出色。 ```python from deepseek import load_model model = load_model('distilled_32b') ``` ##### 启动服务端口监听 最后一步是启动后台进程负责接收来自前端应用发出的任务请求，并调用内部算法引擎执行相应操作。此时应指定合适的HTTP/HTTPS端口号以便于外部连接访问。 ```bash deepseek serve --port=8080 ``` 成功搭建之后即可借助浏览器或其他RESTful风格的API测试工具向服务器发送指令，体验由DeepSeek带来的智能化解决方案。
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