手把手教你用DeepSeek大模型！硬件配置+软件部署全攻略，小白也能轻松上手！

最新推荐文章于 2025-06-02 22:20:00 发布
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文章标签： 人工智能 自然语言处理 大模型 deepseek LLM ollama 国产大模型
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版权

准备工作

硬件需求与模型选择指南

1. 硬件配置建议

1.5B模型适用配置

  • 最低要求

    4GB显存的GPU（如GTX 1050 Ti） + 8GB内存。

  • 推荐配置

    6GB显存的GPU（如RTX 2060） + 16GB内存，可提升推理速度。

  • 适用场景

    简单文本生成、基础问答、轻量级任务（如分类、短文本摘要）。

7B模型适用配置

  • 最低要求

    8GB显存的GPU（如RTX 3060） + 16GB内存。

  • 推荐配置

    12GB显存的GPU（如RTX 3080） + 24GB内存，支持更复杂推理。

  • 适用场景

    中等复杂度任务（如代码生成、机器翻译、情感分析）。

14B及以上模型配置

  • 14B模型

    需16GB显存的GPU（如RTX 4090） + 32GB内存，适合复杂推理和大规模任务。

  • 32B/70B模型

    需企业级显卡（如NVIDIA A100） + 64GB内存，适用于科研或高性能计算场景。

2. 模型版本选择建议

|
模型版本

|

参数量

|

文件大小

|

适用场景

|

硬件建议

|
| — | — | — | — | — |
| 1.5B |

15亿

|

1.1GB

|

轻量级任务（基础对话、文本分类）

|

低端GPU/CPU + 8GB内存

|
| 7B |

70亿

|

4.7GB

|

中等任务（代码辅助、情感分析）

|

中端GPU（RTX 3060） + 16GB内存

|
| 14B |

140亿

|

9.0GB

|

复杂推理（逻辑分析、长文本生成）

|

高端GPU（RTX 4090） + 32GB内存

|
| 32B |

320亿

|

20GB

|

科研级任务（大规模数据分析）

|

企业级GPU（A100） + 64GB内存

|

软件环境

  • 操作系统

    支持Windows、macOS和Linux系统。

  • Ollama

    用于本地运行大模型的开源工具。

下面演示本机Windows下安装Ollama并部署DeepSeek

安装Ollama

1.下载Ollama

  • 访问Ollama官网（https://ollama.com），选择适合你操作系统的版本进行下载。

  • 如果下载很慢，可以从这个地址下载https://www.gy328.com/app/ollama/

  • 打开页面点击立即下载

    图片

  • 然后点击下载，等待下载完成

    图片

安装完成后默认启动了Ollama，我们先关闭。右键任务栏的Ollama图标点击退出。

图片

部署DeepSeek模型

选择模型版本

  • 访问Ollama官网的模型库（https://ollama.com/library/deepseek-r1）

    图片

  • 选择适合你硬件配置的DeepSeek模型版本。例如：

  • `deepseek-r1:1.5b`：适合低端设备。

  • `deepseek-r1:7b`：适合中端设备。

  • `deepseek-r1:14b`：适合高端设备。

  • `deepseek-r1:32b`：适合科研级设备。

下载并运行模型

  • 我的笔记本电脑配置较低，所以以1.5b模型演示，你可以根据你的硬件配置选择合适的模型。

搭建交互式界面

使用Chatbox

  • 下载Chatbox
    访问Chatbox官网（https://chatboxai.app/zh），下载并安装适合你操作系统的版本。

  • 配置Chatbox
    打开Chatbox，进入设置页面，选择“Ollama API”作为模型提供方。
    在模型选择中，找到已安装的DeepSeek模型（如deepseek-r1:1.5b），保存配置。

    图片

  • 开始对话
    配置完成后，即可在Chatbox中与DeepSeek模型进行交互，享受直观的对话体验。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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【实战篇】手把手教你本地私有化部署DeepSeek全攻略：从硬件选型到避坑指南（超详细万字长文）
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-19 3412
最近AI圈最火的大模型非DeepSeek莫属！这个号称"推理能力堪比GPT-4o"的国产大模型，不仅开源免费，还能在普通电脑上运行。今天我就用最接地气的语言，给你掰开了揉碎了讲清楚。
部署deep seek需要什么样的硬件配置？
热门推荐
02-01 5万+
部署DeepSeek（或其他类似的大语言模型）的硬件配置需求取决于具体场景（如推理、微调、训练）、模型规模（参数量）、并发请求量以及性能要求。使用量化（4/8-bit）、模型并行（Tensor Parallelism）、流水线并行等技术降低资源需求。：70B模型需2-4张A100（80GB）进行推理，或使用量化技术（如GPTQ/GGUF）降低显存需求。：2-4张显存≥40GB的显卡（如NVIDIA A100 40GB/80GB、H100）：NVMe SSD ≥ 512GB（模型文件约占用20-30GB）
本地部署DeepSeek硬件配置清单，满血版太炸裂了！
jennycisp的博客
04-21 2079
这段时间，随着 DeepSeek 影响力的持续破圈，各大算力平台和第三方都在积极支持并上线 DeepSeek。那除此之外，很多小伙伴也在自己的机器上尝试了 DeepSeek 的本地部署。那关于本地部署，之前我们曾分享过一篇文章，是有关 DeepSeek-R1 在本地部署的教程。当时评论区包括私信就有不少小伙伴咨询了有关 DeepSeek-R1 不同版本在部署时所对应的电脑配置要求。有一说一，其实像 DeepSeek-R1 这类模型的本地部署对于硬件配置的要求的确是不低的，尤其是中大模型版本和满血版本。
TensorFlow相关组件的安装
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本地部署DeepSeek大模型电脑配置推荐
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针对本地部署DeepSeek大模型的配置需求，需根据模型规模（如7B/13B/70B参数）和量化方案进行区分。
别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！
2301_81888214的博客
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手把手教你用C++ Builder本地部署Deepseek，小白也能轻松上手！.docx
04-26
在数字化时代，人工智能技术迅猛发展，自然语言处理领域的大型语言模型Deepseek展现了其强大的能力。...本地部署Deepseek的过程虽然涉及多个步骤，但只要按照指南操作，即使是初学者也能够轻松上手。
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02-14
本文是一份详细的指南，旨在帮助读者使用C++ Builder本地部署Deepseek，即便是编程新手也能跟随步骤轻松上手。首先，我们会简要介绍C++ Builder以及Deepseek的相关背景知识，随后将逐步介绍本地部署Deepseek所需的...
手把手教你：DeepSeek私有化部署+自有数据训练全流程.pdf
02-13
在日常的工作和学习中，...该文档【手把手教你：DeepSeek私有化部署+自有数据训练全流程】共计 25 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。
手把手教你DeepSeek本地部署，小白也能轻松上手！
最新发布
大雨淅淅的博客
06-02 562
恭喜你，成功完成 DeepSeek 本地部署！通过这一过程，你不仅获得了更安全、稳定、经济的 AI 使用体验，还解锁了 AI 离线运行的新技能。希望你在后续使用中充分挖掘 DeepSeek 的潜力，无论是处理工作中的文档、学习新知识，还是探索创意写作，它都能成为你的得力助手。如果你在部署或使用过程中有任何有趣的发现、经验，欢迎在评论区分享，让我们一起交流，共同进步，让 AI 更好地服务于我们的生活与工作！
DeepSeek模型各版本硬件要求
佳乐的博客
02-08 1万+
以下是针对DeepSeek模型各版本的硬件要求指南，涵盖训练、推理及不同规模的模型需求。实际需求可能因具体任务、框架优化和并行策略有所差异，建议结合自身场景调整配置。例如：7B模型 ≈ 7×10⁹ × 2 × 1.2 = 16.8GB（需至少24GB显存）FP16显存 ≈ 参数量 × 2字节 × 1.2（梯度+优化器开销）多卡训练时需确保电源（如单A100卡功耗≥300W）和散热系统稳定。可根据实际任务复杂度与硬件预算灵活调整，建议通过。和内存监控工具实时优化资源配置。
本地部署DeepSeek大模型完整指南
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02-01 1万+
DeepSeek作为国产顶尖开源大模型，其优秀的语义理解和生成能力备受关注。本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互，支持CPU/GPU双模式运行。
LM Studio 本地部署DeepSeek及其他AI模型的详细操作教程及硬件要求
任聪聪的博客
01-29 4万+
LM Studio是一款能够本地离线运行各类型大语言模型的客户端应用，通过LM Studio 可以快速搜索所需的llms类型的开源大语言模型，并进行运行。特点：本地、独立、离线官网：https://lmstudio.ai/
手把手教你运行 DeepSeek：硬件需求与部署步骤详解
guzhoumingyue的专栏
02-09 3905
DeepSeek 大模型的部署对硬件有一定要求，具体取决于模型规模和推理需求。：Intel Xeon 或 AMD EPYC，16 核以上。：至少 1TB NVMe SSD，用于快速加载模型和数据。如果是分布式部署，需要高速局域网（10GbE 或更高）。：NVIDIA A100（40GB/80GB 显存）适合运行参数量较小的模型（如 7B 或 13B）。：32 核以上，主频 2.5GHz 以上。支持更大规模模型（如 30B 或以上）。：128GB 或以上，尤其是多卡部署时。（与 GPU 驱动版本匹配）。
Deepseek开源大模型本地配置使用
花开莫与流年错_的博客
01-13 5739
Deepseek开源大模型本地开发使用，帮忙创建项目，解决问题
本地部署「DeepSeek」模型硬件配置要求
浩瀚之水的专栏
02-08 1万+
本地部署「DeepSeek」系列模型（如语言模型、多模态模型等）的硬件配置需求取决于具体模型的规模（参数量）、应用场景（推理/训练）以及性能要求。必须使用多卡（8+ GPU）分布式训练/推理，结合模型并行（如Megatron-LM）和流水线并行。：NVIDIA RTX 3090/4090（24GB显存）或 Tesla T4（16GB显存）。需多卡并行推理（如2-4张GPU），结合模型并行（Tensor Parallelism）技术。：高端GPU功耗可达300W+/卡，需专业散热和电源（如80+铂金电源）。
从小白到专家：DeepSeek 模型硬件配置完全指南
dl1286670932的博客
02-07 3404
DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型，涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性：优化了推理和训练效率，适合多种应用场景。灵活性：支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配：适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能，合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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