本地部署DeepSeek模型-方法一

最新推荐文章于 2025-03-20 10:29:56 发布
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#AI #deepseek #LmStudio

由于DeepSeek网页和app端经常会出现“服务器繁忙，请稍后再试”，于是我搜集各大网站资源，找到了本地部署方法之一。

一、本地部署DeepSeek模型

本地部署的好处有以下几点：

  • 更稳定更快地响应：本地部署减少了对网络连接的依赖，避免了因网络延迟导致的响应速度下降
  • 模型可控性：根据自身对模型进行定制和优化，提高模型的适用性和性能
  • 数据安全：在本地环境中处理数据，避免了将敏感信息上传至云端，降低了数据泄露的风险
  • 成本控制：无限使用，无需支付云服务的订阅费用，可降低使用成本
  • 灵活性：可以自由选择和切换不同的模型，满足多样化的应用需求
  • 离线运行：在本地部署好以后，就算是没有网络，也可以使用

1.1 LmStudio 本地部署

1.1.1 下载LM Studio

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图1

LM Studio - Discover, download, and run local LLMs

链接如上，选择各自版本

本文以Windows为例

1.1.2 下载模型

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本地部署DeepSeek-R1自然好处多多，比如能从根本上解决“服务器繁忙”的问题，而且能保护数据隐私安全，可以离线使用，定制性和可控制性也更强。但我还是要稍微提醒一下，本地部署对于技术有一点门槛，硬件也有一定要求，如果这两点搞不定的话，还是别冲动了。接下来开始正式教程。本地部署 DeepSeek-R1 的方法其实有很多，这里我们简单介绍两种：一是基于 Ollama 实现本地部署，二是使用 LM Studio 的零代码部署方法。
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本文介绍了如何在本地计算机上部署DeepSeek R1大模型，重点讲解了数据隐私、定制化、离线使用等优势，并提供了简便的安装步骤，适合普通用户和开发者，推动AI技术的普及与便利性。
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ollama 是一个强大的工具，用于本地部署大语言模型。其官方地址为：https://ollama.com/ 和 https://github.com/ollama/ollama。ollama 使用 gguf 格式的大模型文件，这种格式具有诸多优势，比如存储效率高、加载速度快等。同时，ollama 使用 Modelfile 来配置大模型的一些关键属性，例如使用哪个具体的模型、系统提示词以及上下文参数大小等。
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