手把手教你 DeepSeek本地部署

一、安装ollama

网址：https://ollama.com/

我这里是Linux系统，使用链接方式下载。

这是windos方法


安装完成后，桌面右下角会显示ollama图标

官网地址：https://ollama.com 安裝包可以回复：6020 进行下载

二、下载DeepSeek-R1 模型

2.1 找模型

可以看到模型有根据参数分为1.5b，7b，8b，14b，32b，70b，671b等，我们需要根据自己电脑选择下载对应参数的模型。
我们可以问题下deepseek

2.2 询问配置适合哪个模型

2.2.1 查询本机配置

内存大小和显卡大小

提示词如下：

我现在正在使用ollama部署deepseek-r1模型，但是模型分为1.5b，7b，8b，14b，32b，70b，671b等，我不知道该怎么选择适合我电脑配置模型了，我现在把我电脑的配置信息告诉你，你帮我选择一下吧

个人电脑信息如下：
系统：centos 
运行内存：54G
英伟达显卡：
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA RTX A5000               Off |   00000000:21:00.0 Off |                  Off |
| 30%   22C    P8             19W /  230W |       4MiB /  24564MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
|   1  NVIDIA RTX A5000               Off |   00000000:41:00.0 Off |                  Off |
| 30%   21C    P8             15W /  230W |       4MiB /  24564MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A

根据建议，我选择使用8B的。

2.2.3 安装模型

这个时间会比较长，需要耐心等待

2.2.4 测试

安装完成后 需要测试一下。
项目体验展示：

直接用ollama run deepseek-r1:1.5b命令启动。运行起来很流畅，回答得又快又好，简直就像有个智能助手在身边。

总结
Ollama真的是一个非常实用且易用的开源项目。它让我们这些“小白”也能轻松地在本地部署和管理大语言模型。无论你是开发者、研究人员还是爱好者，只要你对AI感兴趣，Ollama都是一个值得尝试的工具。

项目已经打包好了，关注“晓明兄”公众号，回复：6020 。里面有模型内容，拷贝到.ollama 文件夹中（例如 C:\Users<YourUsername>.ollama\models）