DeepSeek本地部署流程详细指南

前言

随着人工智能技术的飞速发展，本地部署大模型的需求也日益增加。deepseek作为一款开源且性能强大的大语言模型，提供了灵活的本地部署方案，让用户能够在本地环境中高效运行模型，同时保护数据隐私。以下是详细的deepseek本地部署流程。

一、环境准备

（一）硬件需求

• 最低配置：cpu（支持avx2指令集）+ 16gb内存 + 30gb存储。
• 推荐配置：nvidia gpu（rtx 3090或更高）+ 32gb内存 + 50gb存储。

（二）软件依赖

• 操作系统：windows、macos或linux。
• docker：如果使用open web ui，需要安装docker。

二、安装ollama

ollama是一个开源工具，用于在本地轻松运行和部署大型语言模型。以下是安装ollama的步骤：

• 访问ollama官网：前往ollama官网，点击“download”按钮。
• 下载安装包：根据你的操作系统选择对应的安装包。下载完成后，直接双击安装文件并按照提示完成安装。
• 验证安装：安装完成后，在终端输入以下命令，检查ollama版本：

  ollama --version
  

  如果输出版本号（例如ollama version is 0.5.6），则说明安装成功。

三、下载并部署deepseek模型

ollama支持多种deepseek模型版本，用户可以根据硬件配置选择合适的模型。以下是部署步骤：

选择模型版本：

• 入门级：1.5b版本，适合初步测试。
• 中端：7b或8b版本，适合大多数消费级gpu。
• 高性能：14b、32b或70b版本，适合高端gpu。

下载模型：

打开终端，输入以下命令下载并运行deepseek模型。例如，下载7b版本的命令为：

ollama run deepseek-r1:7b

如果需要下载其他版本，可以参考以下命令：

ollama run deepseek-r1:8b  # 8b版本
ollama run deepseek-r1:14b # 14b版本
ollama run deepseek-r1:32b # 32b版本

启动ollama服务：

在终端运行以下命令启动ollama服务：

ollama serve

服务启动后，可以通过访问 http://localhost:11434 来与模型进行交互。

四、使用open web ui（可选）

为了更直观地与deepseek模型进行交互，可以使用open web ui。以下是安装和使用步骤：

• 安装docker：确保你的机器上已安装docker。
• 运行open web ui：
  在终端运行以下命令安装并启动open web ui：

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

安装完成后，访问 http://localhost:3000，选择deepseek-r1:latest模型即可开始使用。

五、性能优化与资源管理

• 资源分配：根据硬件配置选择合适的模型版本。较小的模型（如1.5b到14b）在标准硬件上表现良好，而较大的模型（如32b和70b）需要更强大的gpu支持。
• 内存管理：确保系统有足够的内存和存储空间，以避免运行时出现资源不足的问题。

六、常见问题及解决方法

• 模型下载超时：如果在下载模型时出现超时问题，可以尝试重新运行下载命令。
• 服务启动失败：确保ollama服务已正确安装并启动。如果服务启动失败，可以尝试重启ollama服务。

七、总结

通过上述步骤，你可以在本地成功部署deepseek模型，并通过ollama或open web ui与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。

附：deepseek使用技巧与进阶攻略

（一）优化初次体验

在首次使用deepseek时，不要忽略系统设置中的一些重要选项。务必勾选“优化模式”按钮，这是提升ai输出质量的关键设置，就像是打通了deepseek的“任督二脉”，能让它在生成内容、回答问题时表现得更加出色。

（二）重新思考提示词

以往使用ai时，我们常常依赖复杂的提示词模板，但在deepseek-r1的运行环境下，这种方式可能不再适用。新的模型对提示词的敏感度更高，用户应尽量直接、简洁地描述任务，无需依赖繁琐的示例。比如，想要写一段蛇年拜年祝福语发给长辈，直接告诉deepseek“写一段蛇年给长辈的拜年祝福语”，它就能自动输出多种风格的文本供你选择，大大简化了创作流程，提高了效率。

（三）与ai的有效沟通

简洁表达需求：当你觉得deepseek的回应过于复杂难以理解时，不妨尝试用更简洁、直白的语言重新表达需求。比如可以使用“说人话”“请用通俗易懂的语言解释”等短语引导它输出更易理解的内容。

多次交流尝试：与deepseek的交流是一个不断磨合的过程，不要因为一次不满意的回答就放弃。通过多次尝试，调整提问方式和内容，你会逐渐找到与它最佳的沟通方式，获得更满意的答案。例如，在询问一个复杂的技术问题时，如果第一次回答不够详细，你可以进一步追问具体的细节，让它补充完善。

（四）运用风格化重写

deepseek允许用户指定风格来重写内容，这为创作提供了更多的可能性。你可以让它用鲁迅的风格呈现一段文字，感受独特的文学韵味；或者让它模仿知名商业作家的表达方式，为商业文案增添专业色彩。比如，将一段普通的产品介绍文案，用乔布斯在产品发布会上的演讲风格进行重写，使其更具感染力和吸引力。

（五）创建自定义知识库（高级功能）

对于有特定需求的用户，deepseek还支持上传文件建立自定义知识库。将与自己工作、学习相关的文档、资料上传后，deepseek就能基于这些知识为你提供更个性化、针对性更强的回答和建议。例如，企业用户可以上传公司的内部规章制度、业务资料等，让deepseek成为企业内部的智能助手；学生可以上传自己的学习笔记、专业文献等，帮助自己更好地学习和复习。

（六）多模态交互（部分功能）

虽然目前deepseek的部分模型不是完全的多模态，但公司已经推出了如janus pro这样具有图像和文本理解生成能力的模型。在支持多模态交互的功能中，用户不仅可以输入文本，还能上传图片进行提问或创作。比如上传一张风景照片，让它根据照片写一段优美的游记；或者提出一个与图片相关的问题，如“这张图片中的建筑是什么风格？”它会结合图片内容给出准确的回答。

到此这篇关于deepseek本地部署的文章就介绍到这了,更多相关deepseek本地部署内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！