在当今人工智能蓬勃发展的时代，大模型的应用越来越广泛。DeepSeek作为一款开源且性能卓越的大语言模型，为用户提供了在本地部署的可能。本地部署大模型不仅可以让用户更高效地运行模型，还能更好地保护数据隐私，满足个性化的需求。那么，如何基于DeepSeek进行本地大模型部署呢？这是许多技术爱好者和企业都关心的问题，下面就为大家详细介绍。
文章导航
一、环境准备
（一）硬件需求
在进行DeepSeek本地部署之前，我们需要先确保硬件满足要求。最低配置需要CPU支持AVX2指令集，同时具备16GB内存以及30GB的存储空间。如果想要获得更好的性能体验，推荐使用NVIDIA GPU（RTX 3090或更高），搭配32GB内存和50GB存储。这一硬件基础是确保DeepSeek能够稳定运行的关键。
（二）软件依赖
在软件方面，操作系统可以选择Windows、macOS或者Linux。如果要使用Open Web UI的话，还需要安装Docker。这些软件依赖为DeepSeek的本地部署搭建了必要的软件环境。
二、部署工具 Ollama
（一）Ollama简介
Ollama是一个开源且易于使用的本地大语言模型（LLM）运行框架。它由美国旧金山的一家初创公司于2024年11月公开推出。在DeepSeek的本地部署中，Ollama起着重要的作用。
（二）使用Ollama部署DeepSeek的步骤
1. 安装ollama：这是运行DeepSeek-R1的前提，先安装这个能够运行大模型的工具。
2. 选择要安装的模型：在ollama环境中，选择DeepSeek相关的模型版本进行安装。
3. 安装模型：按照提示完成DeepSeek模型的安装过程。
4. 使用模型：安装完成后，就可以开始使用DeepSeek模型了。
5. 为本地模型搭建UI界面：这一步可以让用户更方便地与本地部署的DeepSeek模型进行交互。
三、本地部署的优势
（一）便于调用
部署到本地后，用户可以更加方便地调用DeepSeek模型。可以根据自己的需求，通过程序编写来定制化回答的结果。例如构建RAG知识库，满足特定业务场景下的问答需求。
（二）数据安全
由于是在本地运行大模型，数据不会传输到外部服务器，安全方面更有保障。这意味着用户可以放心上传一些比较私密的信息，不用担心数据泄露的风险。
四、不同环境下的部署示例
（一）Win10环境下的部署
在Win10操作系统下部署DeepSeek-R1大模型，首先要安装ollama，然后按照上述的步骤选择、安装和使用模型。同时，要注意满足硬件需求，确保系统环境的稳定性。
（二）Mac环境下的部署
以M1 Ultra 128GB内存的Mac Studio为例，也可以通过合适的方法进行DeepSeek的本地小模型部署。同样需要遵循相关的硬件和软件要求，利用ollama等工具完成部署。
基于DeepSeek的本地大模型部署并不复杂，只要按照上述的步骤，根据自己的硬件和软件环境进行操作，就可以成功在本地部署DeepSeek模型，享受到。
延展阅读：
DeepSeek本地部署后，联网功能如何实现？文章带你了解联网功能的实现方式！
DeepSeek的本地离线部署，真的适合所有用户吗？NO！不同类型用户需综合考虑！
免费试用
更多热门智能应用
