在当今的人工智能领域，DeepSeek作为一款性能强大的开源AI模型备受关注。它支持代码生成、逻辑推理等复杂任务，其开源版本DeepSeek R1效果接近ChatGPT 01 mini，并且具有可本地部署的优势。
这一特性为开发者和企业提供了极大的灵活性和成本优势。然而，对于很多想要使用DeepSeek的人来说，安装部署可能是一个挑战。本文将为您提供一份详细的DeepSeek安装部署实战指南，帮助您顺利在本地完成DeepSeek的安装与部署。
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一、部署前的准备
（一）硬件环境
1. 基础配置（CPU版本）
如果您打算运行较小的模型版本，如1.5B，那么基础的CPU配置就可以满足需求。这种配置适合在资源相对有限的设备上进行初步的测试和使用。
2. 高级配置（GPU版本）
对于想要运行较大模型版本的用户，建议使用NVIDIA显卡的高级配置，并且至少要有16GB内存。例如，RTX 3060 8G就可以较为流畅地运行8B版本的DeepSeek。GPU的使用能够显著提升模型运行的效率和性能。
（二）软件环境
在软件环境的准备方面，从下载安装包开始，就需要按照正确的步骤进行操作。下载完成后，要进行解压操作，然后将相关文件移动到合适的位置以便软件能够正常运行。此外，还有一些可选的模型扩展操作，如果您有相关需求，也需要了解对应的操作流程。
二、具体的安装部署步骤
1. 安装Ollama
Ollama是一个开源工具，支持在本地一键部署DeepSeek R1模型。首先需要从官网获取并安装Ollama。需要注意的是，中国大陆用户打开Ollama官网的时候可能会跳转到github，而在中国打开github会有不稳定现象，偶尔能打开，偶尔打不开。
2. 选择要安装的模型
在Ollama安装完成后，打开命令行工具，并输入代码指令（ollama run deepseek r1:7b）即可开始下载您想要安装的DeepSeek R1模型。不同的参数版本适用于不同的需求，您可以根据自己的实际情况进行选择。
3. 安装模型
输入指令后，Ollama会自动进行模型的安装过程，这个过程可能需要一些时间，具体取决于您的网络速度和设备性能。
4. 使用模型
安装完成后，您就可以开始使用模型了。例如，在一些部署方式中，安装完成后，双击桌面上的Docker图标启动Docker，再点击图片里框选的端口，即可运行Open WebUI。接着点击左上角，选择模型，就可以开始对话了。
5. 为本地模型搭建UI界面（可选）
如果您希望有一个更友好的用户界面来与DeepSeek模型交互，可以为本地模型搭建UI界面。这一步骤可以根据您的技术能力和需求来决定是否进行。
三、安装部署过程中的注意事项
在整个DeepSeek的安装部署过程中，有一些需要注意的地方。例如，如果您在安装过程中遇到问题，如模型下载失败或者软件运行出错等情况，可以查看相关的日志文件来查找问题的根源。
另外，不同的硬件和软件环境可能会对安装部署产生影响，所以在开始之前，要确保您的设备满足要求。同时，如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，我们将持续更新解决方案并提供技术支持。
四、总结
通过以上的步骤和注意事项，您应该能够较为顺利地完成DeepSeek的安装部署工作。DeepSeek的本地部署为您提供了一个在本地使用强大AI模型的机会，无论是对于开发者进行个性化的开发测试，还是企业在内部进行特定的人工智能应用，都具有重要的意义。希望本指南能够帮助您快速掌握DeepSeek的安装部署方法，让您能够充分利用这个优秀的开源AI模型。
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