如何在离线的电脑上部署一个本地Deepseek（使用LM studio）

最新推荐文章于 2025-03-26 09:39:06 发布
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#Deepseek

1.5【模型部署】本地部署DeepSeek模型 --- LM Studio篇（上）
从0到1，突破自己
02-23 1559
LM Studio 是一款专为本地运行大型语言模型（LLMs）设计的工具，允许用户在个人电脑上轻松加载、管理和运行各种开源语言模型（如 LLaMA、Falcon、GPT-J 等）。通过LM Studio我们可以实现模型的完全离线运行，所有模型和数据都在本地处理，无需联网，保护隐私。它支持多种模型格式，包括兼容 Hugging Face 的模型格式（如 .bin、.ggml 等），方便用户导入和使用各种开源模型。
大模型推理：LM Studio在Mac上部署Deepseek-R1模型
sunny0121的博客
03-14 2685
LM Studio在M2 Studio上本地部署mlx模型，并开启局域网内访问
在无法连接互联网的电脑上本地局域网部署DeepSeek的方法
Asi_welldone的博客
02-19 2210
在无法连接互联网的电脑上本地部署DeepSeek，同时实现同一局域网的其他电脑简单访问。
完全离线部署deepseek并建立本地知识库应用电子数据取证领域
m0_37867238的博客
02-07 1280
其应用的场景可以是让它训练电子数据取证相关的法律法规，电子数据现场提取的流程规范及鉴定要求，计算机及服务器取证的相关知识点及大比武题解等。当然举一反三，大家可以自己根据自己的需求，新建一个工作区，再喂给他文档资料就可以了。还是比较受到读者的欢迎，但应读者要求：需要这个模型能够训练，能够结合电子数据取证方向且行业内有些数据是不对外公开的，又因为有些机子是没办法连接外网的。
简单三步，快速部署离线DeepSeek，小白一看就会！
.NET 人工智能实践
02-06 4615
简单三步，快速部署离线DeepSeek，小白一看就会！
DeepSeek本地部署(离线版)
最新发布
baidu_40354268的博客
03-26 2641
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】
LM Studio本地部署DeepSeek初体验
Kalashowke的博客
02-01 5037
最近，DeepSeek在AI圈已经杀疯了，正好最近有时间可以学习了解一下。参考了网络上一些资料，学习了本地部署DeepSeek。网络上的资料大致分为使用Olama或者LM Studio的方式，我这里使用了LMStudio进行部署。
【LM Studio】本地部署！在离线环境下体验类DeepSeek的功能
玉夏的博客
02-11 958
LM Studio 是一款帮助用户在的工具，无需联网即可使用。它的核心功能是让普通人也能轻松体验和测试各类 AI 模型（如 LLaMA、Mistral 等），同时保障数据隐私。完全在本地运行，无需联网，所有数据处理在用户设备上完成，保护隐私。适合处理敏感信息或需要数据安全的场景。兼容 Hugging Face 平台上的大量开源模型（需下载 GGUF 格式）。例如：Llama 3、Phi-3、Mistral、Gemma 等。提供图形化界面（GUI），无需编程基础即可使用。
DeepSeek本地部署及局域网共享使用.pdf
02-10
为了实现DeepSeek的本地部署及在局域网内共享使用，文档中详细描述了所需的步骤和操作，确保读者能够一步步完成部署。以下，我们将对文档内容进行详细解读，归纳出部署和共享过程中所必须的知识点。 首先，文档开篇...
通过LM Studio本地私有化部署DeepSeek-R1模型，无网络也能用
与辉鸿蒙
02-21 657
找到以下位置：HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem，找到LongPathsEnabled的条目，双击打开。选择deepseek-r1 gguf模型文件，根据你自己电脑的配置情况，选择大小合适的参数模型。打开LM Studio客户端，我的模型》模型目录》更改，设置路径地址为gguf文件所在目录的上二级目录文件夹。按右侧窗口提示，选择正确的下载方式，这里需要下载独立的gguf文件保存到指定的文件路径。
DeepSeek 使用指南：本地部署，一步到位
2301_81940605的博客
02-25 1738
DeepSeek 作为一款开源且性能强大的大语言模型，支持灵活的本地部署方案，用户可以在本地环境中高效运行模型，无需支付在线 API 费用。模型部署完成后无需联网也可流畅运行，避免“服务器繁忙”等问题。
DeepSeek本地部署离线使用
zzf011900的博客
02-12 3241
需求更多的，电脑的配置很强的建议体验以下这个671b 404gb的，此次演示以7b为例。安装完成后找到对应的安装数据位置，如果你是c盘安装直接win+r快捷键cmd打开黑窗口。国外下载链接：https://ollama.com/download/windows。ollama run deepseek-r1:7b输入代码之后直接问。参考大佬文档 后续操作并未完成 大家可以试试。下载完成后傻瓜式安装即可(点点点)默认是C盘。点击进入后选择版本(正常使用选择7b)安装完之后直接黑窗口运行就可以。
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 5万+
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/
2分钟搞定DeepSeek离线安装部署
傲视苍穹
02-05 1万+
是由中国科技公司研发的AGI（通用人工智能）
如何将DeepSeek配置到离线电脑（内网）中？— 附Ollama夸克下载链接
kxg6666的博客
02-12 2335
进入C盘的用户文件夹下，找到“.ollama”文件夹，将models文件夹整体拷贝到离线（内网）电脑中，替换内网电脑“.ollama”文件夹下的models文件夹。启动命令行输入下载命令。以下载8B为例，其他版本同。如下载速度较慢，安装包附在本文最后。下载完成后傻瓜一键安装即可。
5 分钟用满血 DeepSeek R1 搭建个人 AI 知识库（含本地部署）
热门推荐
Jay的个人博客
02-04 6万+
备注：评论区回复“DeepSeek”，免费领取万字DeepSeek指南。看到这里，相信你已经找到最适合自己的 DeepSeek 个人知识库方案了。如果你和大多数人一样，选择使用官方 API ，那就不用再为性能和本地硬件资源发愁；如果你恰好有充足的算力和技术储备，本地部署也是个不错的选择。不过，在整个过程中，我想和你分享的不仅仅是这些技术细节。而是一个中国团队能做出世界级大模型，一个需要 +86 才能注册的大模型。很庆幸，我们能作为中国 AI 技术进步的见证人。当然，暂时的领先不是终点。
在 LM Studio 中使用 DeepSeek 模型进行推理
qq_37935324的博客
02-04 1717
在输入框中清晰准确地输入你想要询问的问题、需要完成的文本生成任务（如故事创作、代码编写等）或下达的指令。如果对当前的回答不满意或者想要进一步深入探讨，可以继续在输入框中输入新的问题或指令，模型会基于之前的对话上下文继续进行推理并给出新的回答，实现持续的交互过程。LM Studio 会将模型加载到内存中，此过程可能需要一些时间，尤其是对于较大的模型，加载时请耐心等待。在 LM Studio 主界面中，找到 “模型” 或 “已下载模型” 相关的选项卡，这里会显示已下载到本地的所有模型。
如何在离线的电脑上部署一个本地Deepseek（使用ollama）
qq_41854911的博客
02-08 1万+
例如，如果您的显卡显存为 16GB，官方推荐使用 32b 大小的 DeepSeek 模型。请根据您的硬件配置选择适合的模型版本，以获得最佳性能。首先我们需要将ollama和chatbox的安装包，Deepseek模型文件通过U盘或者光盘的形式导入到这台不能联网的电脑上。按照时间排序，找到最大的那个文件，就是gguf格式的模型，复制出来，改名为qwen2.5-coder0.5b.gguf。：基于开源模型（如 QWEN 和 LLAMA）微调，参数量从 1.5B 到 70B 不等，适合本地硬件部署。
DeepSeek-R1/V3满血版本地部署（超详细）
qq_44719032的博客
02-28 5161
1.目前看起来SGLang在满血版的deepseek-v3和r1上优化没有想象中的大、2.多节点部署(tp并行)显存占用略微下降（非线性下降），单卡93GB—>单卡83GB3.官方推荐的性能优化选项貌似没有明显的性能提升4.对多节点真的支持tp和dp同时并行存疑。
LM Studio 本地部署DeepSeek
02-07
打开 LM Studio 后选择创建一个新的 DeepSeek 项目。在此过程中指定保存路径及加载预先下载好的模型权重文件。设置完毕点击下一步继续[^3]。 #### 参数调整 进入参数设定环节可根据实际应用场景微调各项超参选项，...
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