DeepSeek本地部署教程

        作为一名很久没更新的UP：今天为大家提供一篇最近很火的DeepSeek本地部署教程。

本教程将涵盖从环境搭建到模型部署的整个过程，并提供简单的代码和bash命令示例。 

 

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引言

        随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的开发者希望在本地环境中运行和使用大模型，以避免网络延迟、保护数据隐私以及降低成本。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek模型，让你能够轻松上手并享受其强大的功能。

一、准备工作

1. 硬件要求

为了确保DeepSeek模型的顺利运行，建议使用以下硬件配置：

• CPU：支持AVX2指令集（大多数现代CPU都支持）
• 内存：至少16GB，推荐32GB或以上
• 存储空间：至少50GB空闲空间
• 显卡：NVIDIA GPU推荐，显存8GB及以上

2. 软件要求

• 操作系统：Windows、macOS或Linux
• Ollama：一个轻量级AI模型运行框架，用于下载和运行模型
• ChatBox：一个可视化界面工具，用于与模型进行交互（可选）

二、安装Ollama

1. 下载Ollama

访问Ollama官网，根据你的操作系统选择对应的安装包进行下载。--点击进入

例如，对于Windows系统，直接下载.exe文件；对于MacOS系统，则下载.dmg文件。

2. 安装Ollama

• Windows系统：双击下载的安装包，按照提示完成安装。
• MacOS系统：将下载的安装包拖动到“应用程序”文件夹中完成安装。
• Linux系统：在终端中输入以下命令进行安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

3. 验证安装

安装完成后，打开终端或命令提示符，输入以下命令检查Ollama是否安装成功：

ollama --version

如果显示了Ollama的版本号，则说明安装成功。

三、部署DeepSeek模型

1. 获取并安装模型

打开Ollama模型库，搜索deepseek-r1，并复制对应版本的安装命令。例如，如果你选择8B版本，可以在终端中输入以下命令进行安装：

ollama run deepseek-r1:8b

首次运行时，系统会自动下载约5GB左右的模型文件，请耐心等待。

2. 测试模型是否正常运行

安装完成后，在终端中输入以下命令测试模型是否正常运行：

说一句有趣的新年祝福

如果模型成功回应，则说明部署无误。

四、安装可视化界面（可选）

如果你更喜欢类似ChatGPT那样的可视化界面，可以安装ChatBox AI。以下是安装步骤：

1. 下载ChatBox

访问Chatbox官网，下载对应系统的安装包。

2. 连接本地模型

        打开ChatBox，进入设置页面。在“模型设置”里选择“Ollama API”，并在模型名称中选择你刚刚部署的DeepSeek模型（如deepseek-r1:8b）。点击“检查连接”，如果状态正常，就可以开始愉快地使用啦！

五、优化交互和性能

为了让AI跑得更顺畅，你可以尝试以下小技巧：

• 关闭其他大型程序，避免占用过多内存。
• 复杂问题分步提问，能提高模型的理解力。
• 使用英文关键词，有时能提升响应速度。
• 定期重启Ollama，释放内存，让AI保持最佳状态。

六、常见问题及解决方案

1. Q1：运行时提示显存不足？

A1：尝试使用8B版本或升级显卡驱动。

2. Q2：AI回答乱码？

A2：在Chatbox设置中切换编码为UTF-8。

3. Q3：如何更新模型？

A3：在终端执行：

ollama pull deepseek-r1:8b