手把手教你DeepSeek本地部署，小白也能轻松上手！

大雨淅淅

于 2025-06-02 22:20:00 发布

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分类专栏：人工智能文章标签： php apache 开发语言

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一、引言

你是否在使用在线版 DeepSeek 时，遭遇过网络卡顿、响应迟缓的困扰？想不想拥有一个更加流畅、高效，甚至能离线使用的 DeepSeek？答案就是本地部署！别担心，哪怕你是技术小白，也能通过这篇文章轻松掌握 DeepSeek 本地部署技能，开启属于你的 AI 高效体验之旅。

二、为什么要本地部署 DeepSeek

在这个信息爆炸的时代，数据安全与隐私愈发受到重视。选择本地部署 DeepSeek，你将拥有全方位的隐私保护。所有数据处理都在本地计算机完成，无需担忧数据在传输或存储过程中被泄露、窃取，就像把重要的文件锁在自己家的保险柜里，只有自己有钥匙。

当你依赖在线服务时，网络状况的好坏直接影响使用体验。不稳定的网络、高延迟甚至断网，都可能让 DeepSeek 的使用变得磕磕绊绊。而本地部署能完美解决这些问题，它完全摆脱了对远程服务器的依赖，无论网络环境如何，都能稳定运行，就像一辆在平稳道路上行驶的汽车，不会因为路况不好而走走停停。

长期使用在线 AI 服务，费用可能不菲。本地部署虽然前期可能需要一定的硬件投入，但从长远来看，一次部署，无限使用，无需支付额外的云服务订阅费，能够为你节省大量成本，就像购买了一辆属于自己的车，虽然买车时花了一笔钱，但后续使用时就不用再支付租车费用了。

三、准备工作

（一）硬件要求

运行 DeepSeek 对硬件有一定要求，首先是 CPU，若部署较小的模型（如 1.5B），最低需要 4 核 CPU ，推荐使用 Intel 或 AMD 的多核处理器；要是部署中等大小的模型（如 7B），建议使用 8 核以上的 CPU，选择现代多核 CPU 会有更佳表现；而对于大型模型（如 14B 及以上），则推荐 12 核以上的 CPU，像 AMD Ryzen 9 或 Intel i9 这类。

内存方面，小模型至少需要 8GB 内存；中等模型建议 16GB 以上内存；大型模型则推荐 32GB 以上内存，对于 32B 或 70B 这样的超大模型，甚至需要 64GB 或 128GB 以上内存。

硬盘要根据模型大小预留足够的存储空间，模型文件通常需要几 GB 到几百 GB 不等，推荐使用最新的 SSD，并确保有充足的剩余空间。

至于显卡，对于纯 CPU 推理的低资源设备部署，显卡不是必需的；若需要 GPU 加速，推荐选择 4GB 以上显存的显卡，如 GTX 1650；对于更大的模型，推荐 8GB 以上显存的显卡，如 RTX 3070/4060，甚至更高的如 RTX 4090 或 A5000 。