DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

要说年假最火的是什么，DeepSeek绝对在话题榜上，公众号几乎都是关于他的，今天入职啦也来和大家聊一聊我们AI领域的新星–DeepSeek，顺便也教大家部署一套属于自己的本地搜索服务。

为什么DeepSeek这么火？

一、技术架构优势

DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，DeepSeek能够根据任务特性自动调整模型结构，实现最优性能。

在模型效率方面，DeepSeek引入了创新的压缩算法和加速技术。相比传统模型，DeepSeek在保持精度的同时，将推理速度提升了3-5倍，内存占用减少了60%以上。这种效率提升使得DeepSeek能够在资源受限的设备上运行，大大扩展了应用场景。

二、应用场景优势

DeepSeek的预训练模型覆盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些模型经过海量数据训练，具备强大的泛化能力。开发者可以通过简单的微调，快速适配特定任务，极大缩短了开发周期。

在易用性方面，DeepSeek提供了简洁的API接口和丰富的开发工具。即使是非专业开发者，也能在短时间内上手使用。这种低门槛特性使得DeepSeek能够快速普及，吸引了大量开发者社区。

三、生态优势

DeepSeek构建了完整的开发者支持体系，包括详细的文档、示例代码和社区论坛。这种完善的生态系统降低了学习成本，促进了技术交流和创新。活跃的开发者社区不断贡献新的应用案例和优化方案，形成了良性循环。

在商业化方面，DeepSeek提供了灵活的授权模式和完善的技术支持。企业可以根据需求选择不同的服务级别，获得相应的技术支持。这种商业模式既保证了平台的可持续发展，又满足了不同用户的需求。

本地部署一个DeepSeek-R1

由于R1是全面开源的，我们可以自己本地部署一个，就可以自己无限使用了。

安装Ollama

第一步是先安装一下Ollama，这个是DeepSeek-R1的基础，安装方法可以参考 Ollama。

下载好后可以在终端输入ollama --version这个命令来验证一下，是否安装成功。

如果显示下面这样子，就说明安装成功了

部署DeepSeek-R1模型

先进入到这个官网上： https://ollama.com/library/deepseek-r1:8b

选择8b这个参数，右侧有他的镜像地址，直接复制到终端，就可以下载了。 下面这个是mac的版本

部署完就可以使用了，我们可以看到下面的使用样子，会仔细思考，会生成一些自己的单元测试，回答的质量也是非常高的。

大家参考我们的部署方式可以部署一套属于自己的本地搜索服务，安全又方便，而且没有使用的限制，可以无限使用。

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