手把手教你本地部署DeepSeek教程
为什么要本地部署DeepSeek?本地部署DeepSeek的主要原因包括以下几点：
1、数据隐私与安全：本地部署可以避免将敏感数据传输到云端，确保数据隐私和安全性。本地部署减少了网络攻击的风险，适合处理高安全性要求的任务。
2、低延迟与高性能：本地部署消除了网络传输的延迟，特别适合实时推理任务（如视频处理、实时翻译等）。本地硬件资源可以完全用于模型推理，无需与其他用户共享，从而提高性能。
3、成本控制：本地部署避免了按需付费的云服务成本，适合长期运行的场景。可以充分利用现有的硬件资源，避免资源浪费。
4、灵活性与可控性：本地部署允许完全控制模型的运行环境和配置，可以随时修改和优化模型，无需依赖外部服务。
5、服务器稳定性与依赖风险：官网服务可能因高流量或技术问题而不稳定，依赖外部平台存在服务中断的风险。本地部署可以避免这些不稳定因素，确保服务的持续性和稳定性。
6、适用场景：DeepSeek在科研、创意、金融、医疗等领域有广泛应用。例如，科研人员可以利用DeepSeek进行复杂数据处理和模型训练；作家、设计师和游戏开发者可以利用DeepSeek生成特色内容；金融和医疗行业可以确保数据本地处理，保障隐私和安全。
本地部署DeepSeek教程：
第一步：载并安装运行大模型框架
操作步骤：浏览器输入：https://ollama.com 进入官网，点击 Download 下载并安装运行大模型框架。
直接双击下载安装程序OllamaSetup.exe ，安装完成后会自动弹出DOS窗口，不用关闭。
在线下载慢或下载不了，提供百度网盘下载：
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第二步：安装DeepSeek-R1 模型
1. ollama官网首页，在搜索栏输入： deepseek-r1 在出现的下拉菜单点击 deepseek-r1
2. 不同模型需要不同的电脑配置，请根据自己电脑配置选择，这里选择1.5b（见最低部对应配置表）
3. 接着点击后面“复制”按钮。
4. 直接粘贴到第一步安装完成后弹出的DOS窗口。如果第一步安装完成未弹出DOS窗口或自行关闭了，那么需重新按以下方法打开。
1）Windows系统按“Win+R”快捷键 ，输入CMD打开命令符，再按ctrl+V粘贴进去，按下回车，等待下载安装完成即可。
2）Mac系统打开电脑的“终端”，按Command+V把刚刚复制的指令粘贴进去。
第三步：Web UI美化
1. 打开Edge浏览器，点击扩展，选择 获取Micosoft Edge 扩展"，搜索“Page Assist"的插件获取添加。
2. 安装完成后，Windows系统按”Ctrl_Shitf+L“（MAC系统，Command+Shitf+L）就可以调出这个本地大模型的Web UI界面了。
3. 在上面的模型，左上角选择 deepseek-r1 模型，接下来就可以在这个界面问各种问题了。
不同模型对应的硬件配置要求：
1.5B 模型
CPU：4核
内存：16GB
显存：8GB（如NVIDIA GTX 1080 Ti或RTX 3060）
硬盘：20GB（用于存储模型和数据集）
备注：可以在消费级GPU上运行，适合小型任务。
78 模型
CPU：8核
内存：32GB
显存：16GB（如NVIDIA RTX3090或A100）
硬盘：50GB
备注：需要高性能GPU，适合中等规模任务。
8B 模型
CPU： 8核
内存：32GB
显存：24GB（如NVIDIA A100或RTX4090）
硬盘：60GB
备注： 显存需求较高，推荐使用专业级GPU。
14B 模型
CPU： 16核
内存：64GB
显存：48GB（如NVIDIA A100 40GB/80GB）
硬盘：100GB
备注：需要高端GPU或分布式计算资源。
32B 模型
CPU： 32核
内存： 128GB
显存：80GB（如NVIDIA A100 80GB）
硬盘：200GB
备注：需要多卡并行或分布式训练/推理。
70B 模型
CPU：64核
内存：256GB
显存：160GB（多卡并行，如4xNVIDIA A10080GB）
硬盘：500GB
备注：需要大规模分布式计算资源
671B 模型
CPU：128核
内存： 1TB+
显存：640GB+（多卡并行，如8xNVIDIAA10080GB）
硬盘：2TB+
备注： 需要超大规模分布式计算集群，通常在企业级或云环境中运行。
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