DeepSeek爆火，如何免费部署到你的电脑上？教程来了，先在你的本地电脑上安装Ollama，然后在Ollama搜索选择DeepSeek模型，即可成功在你的本地电脑上部署DeepSeek

一、安装Ollama

打开Ollama官网：https://ollama.com/ 点击“Download”，如下图：

根据你本地电脑的操作系统类型下载对应的Ollama版本，目前Ollama支持macOS、Linux和Windows主流操作系统。关于Ollama的下载和安装。

下载完成之后是一个.exe的安装包，以管理员身份打开它

点击【Install】（这里需要注意的是，安装包是直接安装在C盘的，并不支持更改路径，因此C盘的空间必须要至少大于5GB的空余空间）

接着就是等待完成

安装完成之后不会有任何提示，在任务栏上看不到任何进程

你可以在开始菜单直接找到它（这里咱们不需要打开它。）

二、选择deepseek-r1不同模型大小

点击deepseek-r1，你会发现有多个不同大小的模型版本，如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b，模型大小不同，可适配的电脑显存、显卡及内存配置也不同

三、部署AI大模型

安装完成之后需要部署模型才能运行，因此咱们需要选择一个合适的模型。

方式一：
你可以直接使用小白这里建议的模型：

版本：1.5b，适用于一般文字编辑使用（需要1.1GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:1.5b

版本：7b，DeepSeek的第一代推理模型，性能与OpenAl-01相当，包括从基于Llama和Qwen的DeepSeek-R1中提取的六个密集模型（需要4.7GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:7b

版本：8b，（需要4.9GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:8b

版本：14b，（需要9GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:14b

版本：32b，（需要20GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:32b

版本：70b，（需要43GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:70b

版本：671b，（需要404GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:671b

请复制ollama****b字段，比如：

方式二：

当然，你也可以在DeepSeek官网上，你可以直接点击【model】

到达这个界面之后，点击进入到最近的【DeepSeek r1】模型

接着点击【复制】按钮图标

在Windows的【开始菜单】点击【鼠标右键】-【PowerShell（管理员）】或者【终端管理员】

（模型会直接安装在C盘，请注意C盘的可用空间！）小白这里尝试安装一下43GB的版本，复制刚刚的【ollama **** *b】命令行，粘贴到【PowerShell（管理员】运行框，然后回车

就会出现下载等待：

下载结束之后就有一小会儿出现【verifying sha256 digest】，是在检查完整性之类的东西，请耐心等待（模型越大等待时间越长）

完成之后就可以开始玩耍了！部署完成之后会有【Success】提示

模型越大，占用的内存越大（请自行斟酌哦！）

且命令提示符输入的位置会变成【>> send a message for help】的提示

这时候就是进入与人工智能对话的场景了。

玩起来！！！
你可以在框里输入中文或者英文（运行的时候基本上会把内存和CPU干满，除非你的配置真的很高。自行斟酌哦！）

这个是42GB的模型出来的内容：

AI写了这么多，我就不复述了！

下面这个是4.7GB的模型出来的内容：

你更喜欢哪一个呢？

离线之后如何重新进入DeepSeek对话？

很火小伙伴在关闭PowerShell之后就不知道怎么重新进入了，这时候就需要按照这个教程：

首先在Windows【开始菜单】点击【鼠标右键】-打开【Windows PowerShell】或者【终端】（以下简称“终端”）

在终端里输入【ollama list】查看你安装的模型，复制一下你安装的模型的【NAME】，我这里是【deepseek-r1:7b】（如果你安装了多个模型，这里就相当于选择不同的模型进行对话了）

ollama list

接着输入【ollama run 模型名称（NAME）】，我这里是【ollama run deepseek-r1:70b】

ollama run 模型名称（NAME）

我这里是

ollama run deepseek-r1:7b

就能进入到DeepSeek的对话框了！

如果想退出模型，在终端输入/bye即可。

本文关于DeepSeek的教程，是基于Ollama这个大模型运行框架，更多关于Ollama的命令操作，请参考上网搜索Ollama终端指令，本文不多赘述。