如何将DeepSeek部署到本地电脑？DeepSeek本地部署教程

最近，DeepSeek 爆火，其先进的算法和卓越的能力，凭一己之力推动国内 AI 大模型跨越式发展。但使用 DeepSeek 时，经常出现服务器繁忙的情况，将其部署在本地电脑就方便很多。那么如何将DeepSeek部署到本地电脑呢？本文将介绍DeepSeek本地部署教程。

一、借助 Ollama 部署

（一）下载安装 Ollama

部署 DeepSeek 要用到 Ollama，它支持多种大模型，其官网为ollama.com ，macOS、Linux 和 Windows 系统都可下载安装。以 Windows 系统为例，进入官网后，根据系统提示下载对应的安装包，下载完成后运行安装程序，按照安装向导的提示完成安装。

（二）下载 DeepSeek-R1

进入 Ollama 官网，找到 “Models”。

进入后即可看到 deepseek - r1 模型，如果没有，在搜索栏搜索即可。

这里有很多版本可选，如 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b 或 671b 等 。模型越大，要求电脑内存、显卡等的配置越高。例如，1.5B 适合体验 / 尝鲜的场景，只有大约 3GB 的文件；7B 适合普通内容创作及开发测试场景，文件提升至 8GB，推荐 16GB 内存 + 8GB 显存；8B 在 7B 的基础上更精细一些，适合对内容要求更高更精的场景，同样适合大多数用户；14B 则提升至 16GB，建议 12 核 CPU + 32GB 内存 + 16GB 显存，适合专业及深度内容创作场景。大家可以根据自己的配置和需求选择参数规模。

找到 Windows【开始菜单】，鼠标右键点击【终端管理员】。

复制对应版本的下载代码（如 8b 的代码）。

粘贴到 PowerShell (管理员) 运行框，然后回车。出现下载等待窗口，等待下载完成。

下载完成后稍微等待，看到 “success”，即部署完成。

部署完成，可 “send a message”，输入内容即可开始对话。

（三）Chatbox 前端搭建

通过上述操作，虽已部署好 DeepSeek，但每次使用都要在终端管理员里操作，较为繁琐。这里可以借助 Chatbox，实现网页或客户端操作。

下载安装 Chatbox，其官网为 chatboxai.app/zh ，进入官网下载安装 Chatbox 客户端。

点击设置，选择 Ollama API。

选择安装好的 deepseek r1 模型，保存即可。

至此部署完成，就可以正常使用了。

二、借助 LM Studio 部署

（一）确认硬件要求

在开始部署之前，先确保设备满足以下硬件要求：显卡 GTX 1060 (6GB) 及以上，推荐 RTX3060 及以上；内存容量 8GB，推荐 16GB 及更高；存储空间 C 盘剩余 20GB，推荐使用 NVMe 固态硬盘。

（二）安装 LMStudio 客户端

在官网 lmstudio.ai 下载对应操作系统的安装包，随后双击运行并按照提示完成安装。安装完成后启动 LM Studio，进入用户界面。

（三）加载模型

进入 LM Studio 之后先点击右下角的设置图标 (小齿轮) 将语言改为简体中文，然后就可以加载模型。

加载模型有两种情况：

若能自行找到各种不同版本的模型，那就下载到本地，然后点击左上方文件夹的图标，选择模型目录导入即可，优点是可以选择自定义的模型，而且下载速度有保障。

若不会自己找模型，就在 LMStudio 的设置里，常规部分选中 “Use LM Studio's Hugging Face” 的复选框，然后点击左上方的搜索图标 (放大镜)，搜索 deepseek 即可找到各种不同版本的模型，优点是使用简单，但是下载非常不稳定。

（四）开始使用

部署完成之后，点击 LMStudio 左上方的对话框，然后在顶部选择要加载的模型即可。开始前可以先在顶部的模型这里设置上下文长度和 GPU 负载等，模型加载完成之后就可以开始使用。对于有更高要求的用户，LMStudio 中支持创建多个文件夹，分类存放不同用途的模型，方便快速切换，LM Studio 还支持通过本地 API 接口与其他应用程序集成，实现更复杂的 AI 应用。