【实战篇】【零代码也能玩转AI！手把手教你用Ollama本地部署DeepSeek（保姆级教程） 】

已于 2025-03-19 11:06:40 修改
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分类专栏： 「2025 DeepSeek技术全景实战」 【2025 AI学习从零单排系列 】 【2025 AI工具合集】 文章标签： 人工智能 DeepSeek本地部署 DeepSeek私有化部署 DeepSeek可视化 DeepSeek模型部署 DeepSeek部署
于 2025-03-19 11:05:11 首次发布
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大家好，今天要带大家解锁一个超实用的技能——用Ollama在电脑本地部署DeepSeek大模型！不用写代码，不需要服务器，甚至断网也能用！这篇教程会从下载安装到模型调试，用最直白的语言带你一步步操作，看完就能上手~

一、为什么选择本地部署DeepSeek？

最近DeepSeek的火爆程度堪比顶流明星，但官方服务器经常被挤爆，网络延迟、回复卡顿让人抓狂。本地部署的好处可就太多了：
• 完全离线使用：断网也能提问，隐私数据不泄露
• 响应速度快：告别网络延迟，生成答案秒级响应
• 多版本选择：从1.5B迷你版到671B满血版，显卡再差也能玩

二、准备工作：这些硬件软件要备齐

1️⃣ 硬件要求（按需选择）

• 入门级：

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【实战篇】【手把手教你用Chatbox玩转本地AI模型，无需代码！手机也能用】
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03-19 306
宝子们，今天我来给大家讲讲怎么把 Chatbox 连接到远程 Ollama 服务。这可是一个超实用的技能，能让咱在使用本地模型时，享受到 Chatbox 堆出的那些强大功能，比如 Artifact Preview、文件解析、会话话题管理、Prompt 管理等等。跟着我一步步来，保证你能轻松搞定！
DeepSeek本地部署实战：Ollama避坑指南，别被一键部署误导！
2401_84495872的博客
02-21 2020
虽然搭建过程中充满了各种坑，但当我最终成功部署好 DeepSeek 模型，看到它正常运行并给出准确回答时，那种成就感简直无法言喻。就像历经千辛万苦终于登上了山顶，看到了美丽的风景。
本地部署deepseek最全讲解-ollama
m0_65442322的博客
02-17 679
是一个开源的命令行工具，旨在简化和加速在本地运行和使用大型语言模型（LLMs）。它允许用户轻松下载、运行和管理各种预训练的语言模型，通常用于自然语言处理（NLP）任务。Ollama 的主要功能。
本地部署DEEPSEEK（Ollama）
weixin_44787832的博客
05-04 369
本地化部署deepseek-r1 详细操作步骤
部署 DeepSeek 需要安装OpenLIama（即 OLama）
gzgenius的博客
02-17 1663
OLama 是一个轻量级的 LLM 软件引擎，用于快速部署和运行大型语言模型（LLM）。它是 DeepSeek 的核心依赖之一，负责处理模型的加载和服务器端的推理。
Windows下载安装Ollama
mry6的博客
02-07 6358
‌Ollama‌是一个开源工具，能够运行多种大型语言模型，如LLAMA、Qwen和Mistral等。它支持在本地部署，用户可以通过命令行与模型进行交互，并且可以通过Web界面进行调用。‌。
Deepseek本地部署
罗仲虎的博客
02-08 616
本文主要介绍安装DeepSeek。
DeepSeek介绍及使用ollama本地化部署DeepSeek-R1大模型
chengpei147的博客
01-29 8429
Ollama 是一个开源项目，它提供了一个框架和工具，用于在本地环境中运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）。Ollama 旨在简化 LLMs 的使用，使得开发者和研究人员能够更容易地在自己的硬件上运行这些模型，而不需要依赖云服务或高性能计算资源。
本地部署DeepSeek
weixin_46480637的博客
01-31 5588
Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载。按"win+x",选择“系统”，选择“高级设置”，选择“环境变量”，7、安装可视化界面平台：可以选择下载到电脑端，也可以启动网页版。3、安装完成后，按"windows+R",输入"cmd”4、输入“ollama -v”，查看版本，表示安装成功。如果还出现一下错误，就点击“检查您的设置”，选择模型。6、选择模型大小，复制下载的命令，运行开始下载。2、下载完成后，安装ollama.exe。配置好后，退出OLLAMA，重新登陆。
这怕是全网最强最简单的DeepSeek 本地化部署教程吧，赶紧收藏了！
python12345_的博客
02-06 2万+
DeepSeek持续爆火，估计有很多同学跟我一样一直在探索或者甚至到了深度的使用。但这些天我已经被「服务器繁忙，请稍后再试」搞得一点脾气没有了。作为一个前程序员，怎么能忍受呢？！于是，今天我花了一上午时间，直接在自己电脑本地上部署了DeepSeek-R1。下面是我记录本次部署的全过程，相信但凡你有一点点电脑使用经验，按着我这大白话的教程，只要三步，都能完成自己的AI本地化部署。注意：这里是两个“l”。进来之后是可以看到如下这样的一个界面，如果你没有看到的话，可能你进入错了。
利用ollama部署deepseek简述
supportlx的博客
03-11 987
deepseek官方也提供了本地部署教程，但是相对复杂，本文采用ollama快速部署一个本地模型 目前在线有大量的模型可以使用，那么为什么还需要本地部署？核心原因包含如下几个： 免费使用：本地部署无需对模型付费（当然部署的资源除外） 数据隐私：本地部署整个的训练、使用、交互等都在本地私有空间，可以充分保护数据隐私 限制少：在线模型因为内容安全、合规等问题存在较多限制和审核，本地部署取决于个人训练和数据源，限制相对少 无需网络依赖：本地部署
简易教程|使用Ollama在本地部署大语言模型（Ollama+Deepseek_R1+OpenWebUI）
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用简洁的方式部署AI大模型，从安装ollama到拉取AI大模型文件，到使用OpenWebUI的使用，没有多余描述。
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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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！
本地部署并运行DeepSeek R1
howard2005的专栏
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本次实战中，我们成功部署并体验了Ollama与DeepSeek R1的强大功能。首先，通过Ollama的便捷安装和版本管理，我们快速搭建了本地运行环境。随后，下载并运行DeepSeek R1模型，验证了其在多个场景中的实用性。
小白都能看懂，deepseek本地部署教程（附教程）
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今天给大家分享deepseek的本地部署教程，有需要的朋友可以留言交，可以提供本地部署及服务器资源监控。　
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Ollama高效、功能齐全的LLM大模型服务工具——只需一条命令即可在本地跑语言大模型
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Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型。本文旨在简易教会读者如何下载安装配环境以及使用Ollama，本地体验到大模型的快速便捷。
手把手教你用Ollama“白嫖”本地Deepseek！零基础也能玩转大模型！
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HENANwuyanzu66的博客
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Deepseek是深度求索公司开源的强大语言模型，能力接近GPT-3.5，关键是完全免费！写代码、写文案、陪你聊天，样样精通！
Windows本地部署deepseek保姆级教程
02-23
<think>嗯，用户想要在Windows本地部署DeepSeek的保姆级教程。首先，我需要确认DeepSeek具体指的是什么。因为DeepSeek可能有不同的应用，比如是深度学习框架、某个特定项目，还是公司提供的工具。假设这里指的是深度求索公司的某个AI模型，比如类似ChatGPT的大语言模型。这时候，我需要考虑用户可能的需求：他们可能想在自己的Windows电脑上部署一个类似ChatGPT的本地模型，用于开发或测试。 接下来，用户可能对技术不太熟悉，所以教程必须详细，每一步都要清晰。需要分步骤讲解，包括环境准备、依赖安装、模型下载、配置和运行测试。同时，用户可能遇到的问题，比如Python环境配置、GPU支持、模型文件过大等，需要提前预警并提供解决方案。 首先，安装Python环境。推荐使用Anaconda，因为它能方便地管理虚拟环境。要指导用户下载安装，并创建专用环境。然后安装PyTorch，这里需要注意CUDA版本，如果用户有NVIDIA显卡，可以加速计算，否则只能用CPU版本，但速度会慢很多。需要判断用户是否有GPU，但教程里应该涵盖两种情况。 然后，模型下载。可能涉及到Hugging Face平台，需要指导用户注册账号，安装git-lfs，下载模型文件。这里可能会有网络问题，国内用户可能需要镜像或者代理，可能需要提示。另外，模型文件通常很大，需要足够的存储空间，比如几十GB，这点要提醒用户。 接下来是代码部分，可能需要从GitHub克隆项目，安装依赖库，比如transformers、torch等。需要检查代码示例是否正确，比如使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载模型，并编写推理代码。注意提醒用户替换模型路径，并根据显存调整batch_size和max_length。 运行部分，可能会遇到内存不足的问题，尤其是没有GPU的用户。需要建议他们使用较小的模型或者减少输入长度。此外，可能存在的错误如缺少库，需要提示安装。 最后，优化和常见问题，比如量化、使用GPU技巧，以及回答可能的疑问，比如是否需要互联网连接，模型是否能微调等。 需要确保教程用词简单，避免专业术语过多，步骤明确，适合新手。同时，检查是否有遗漏的步骤，比如git-lfs的安装，环境变量的设置，或者权限问题。可能还需要提供示例代码，确保用户能直接复制粘贴，并验证代码的正确性。 总结，整个教程需要从环境准备开始，逐步引导用户完成每个步骤，预见到常见问题并给出解决方案，确保用户即使遇到问题也能找到解决办法。同时，提醒用户注意硬件需求和下载时间，避免中途放弃。</think>以下是在 **Windows 系统本地部署 DeepSeek 模型（如 DeepSeek-R1 或类似大语言模型）的详细步骤教程，适合新手操作**： --- ### **一、环境准备** 1. **安装 Python** - 访问 [Python官网](https://www.python.org/downloads/)，下载最新版 **Python 3.10+**。 - 安装时勾选 `Add Python to PATH`，确保环境变量配置正确。 - 验证安装：打开命令提示符（CMD），输入 `python --version`，显示版本号即成功。 2. **安装 CUDA 和 cuDNN（仅限NVIDIA显卡用户）** - 如果有NVIDIA显卡，安装 **CUDA Toolkit 11.8** 和对应版本的 **cuDNN**（加速GPU推理）。 - 参考NVIDIA官方教程配置：[CUDA安装指南](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)。 3. **安装 Git 和 Git LFS** - 下载 [Git for Windows](https://git-scm.com/download/win)，安装时全部默认选项。 - 安装后打开CMD，运行命令安装Git LFS（用于下载大模型文件）： ```bash git lfs install ``` --- ### **二、获取模型文件** 1. **从Hugging Face下载模型** - 访问DeepSeek官方HF仓库（如 [deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat](https://huggingface.co/deepseek-ai)）。 - 点击“Clone repository”复制模型地址（需注册HF账号并登录）。 - 在本地文件夹打开CMD，运行： ```bash git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat ``` - 等待下载完成（模型可能超过20GB，确保磁盘空间充足）。 2. **备选方案：国内镜像加速** - 如果下载慢，可使用[魔搭社区（ModelScope）](https://modelscope.cn/models?search=deepseek)或代理工具。 --- ### **三、创建Python虚拟环境** 1. **使用conda创建环境（推荐）** ```bash conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek ``` 2. **安装PyTorch** - 根据CUDA版本选择命令（无GPU则用CPU版本）： ```bash # CUDA 11.8 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 仅CPU pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 3. **安装依赖库** ```bash pip install transformers sentencepiece accelerate huggingface_hub ``` --- ### **四、编写推理代码** 1. **创建 `run.py` 文件** ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_path = "D:/deepseek-llm-7b-chat" # 替换为你的模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True) prompt = "你好，请介绍一下你自己。" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 2. **调整参数（可选）** - 显存不足时，在 `from_pretrained` 中添加参数：`load_in_4bit=True`（4位量化）或 `load_in_8bit=True`。 --- ### **五、运行模型** 1. **启动推理** ```bash python run.py ``` - 首次运行会自动加载模型，可能需要等待数分钟。 - 如果显存不足，尝试减少 `max_new_tokens` 或使用更小模型（如1.3B版本）。 --- ### **六、常见问题** 1. **CUDA内存不足** - 使用CPU运行：修改代码中的 `device_map="cpu"`。 - 启用量化（需安装 `bitsandbytes` 库）： ```bash pip install bitsandbytes ``` 2. **模型加载失败** - 检查模型路径是否正确，确保所有模型文件已下载完整（尤其是`.bin`和`.json`文件）。 3. **网络问题** - 国内用户可使用镜像源加速下载： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [包名] ``` --- ### **七、进阶优化** - **使用vLLM加速推理**（需GPU）： ```bash pip install vllm from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model=model_path) ``` - **Web界面交互**： 部署类似 [text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui) 的交互式界面。 --- 通过以上步骤，你可以在Windows本地成功运行DeepSeek模型。如果遇到问题，建议查阅模型官方文档或社区讨论（如Hugging Face、GitHub Issues）。
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