最近,DeepSeek爆火,先进的算法、卓越的能力,表现出众,其凭一己之力推动国内Ai大模型跨越式发展。作为一款现象级的Ai产品,用户量暴增,最近服务器又被攻击,使用DeepSeek,经常出现服务器繁忙,将DeepSeek部署在本地电脑就方便很多。
将DeepSeek部署在本地电脑,只需三步即可完成。
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、下载安装 Ollama
部署DeepSeek要用到 Ollama,它支持多种大模型。
Ollama官网:Ollama
下载安装Ollama,macOS、Linux 和 Windows都可以下载安装,选用Windows系统。
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。默认都是安装到C盘
验证安装:安装完成后,在终端输入以下命令,检查Ollama版本:
如果输出版本号(例如ollama version is 0.5.7),则说明安装成功。
二、下载 DeepSeek-R1
1、进入Ollama官网,找到Models。
2、进入就可以看到deepseek-r1模型,如果没有,在搜索栏搜索即可。
3、选择对应的模型来下载,1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b,这里有很多版本可选,模型越大,要求电脑内存、显卡等的配置越高。老宅这台机子是4060的显卡,选择8b的模型。
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。
4、找到Windows【开始菜单】,鼠标右键点击【终端管理员】。
5、复制下边8b的代码。
6、粘贴到PowerShell(管理员)运行框,然后回车。(这里会默认安装在C盘,注意C盘空间)
出现下载等待窗口,等待下载完成。
7、下载完成后稍微等待,看到success,即部署完成。
8、部署完成,send a message,输入内容即可开始对话。
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。
三、Chatbox前端搭建
通过第二步的操作,已经部署好DeepSeek,但每次使用都要在终端管理员里操作,相当繁琐。这里可以借助Chatbox,实现网页或客户端操作。
1、下载安装Chatbox
Chatbox官网:Chatbox AI官网:办公学习的AI好助手,全平台AI客户端,官方免费下载
进入官网下载安装Chatbox客户端。
设置中文
2、点击设置,选择Ollama API
3、选择安装好的deepseek r1模型,保存即可
4、部署完成,就可以正常使用了。
通过以上三步,DeepSeek就部署在本地电脑上了,有些不方便公开的数据,比如实验数据,可以通过部署大模型到本地的方式进行处理,不用担心数据泄露。
DeepSeek 登顶苹果中国地区和美国地区应用商店下载排行榜,在美区下载榜上超越了 ChatGPT。其推理能力的强大就不多说了,留给大家自行探索。
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。
你可以在本地成功部署DeepSeek模型,并通过Ollama、Open Web UI、chartBox与模型进行交互。
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、ollama常用命令:
退出模型:/bye
列出模型:
删除模型: