本地部署deepseek教程
来源：中山电脑维修
一、DeepSeek本地化部署的优势
. 数据隐私与安全：
数据主权：在本地部署DeepSeek意味着数据存储和处理都在本地进行，避免了将敏感数据传输到云端，从而增强了数据的主权和控制。
安全性：本地部署可以更好地控制访问权限，减少因网络连接而可能带来的安全风险，如数据泄露或未授权访问。
. 合规性：
法规遵守：某些行业或地区对数据的存储和处理有严格的法规要求（如GDPR、HIPAA等），本地部署可以更容易地遵守这些法规，因为数据始终处于合规的边界内。
. 性能优化：
响应速度：本地部署可以减少网络延迟，提高数据处理和响应速度，尤其是在需要高速数据处理或实时响应的场景中。
资源利用：可以根据具体需求配置硬件资源，优化资源使用效率，避免云服务中资源分配不均或过度使用的问题。
. 成本效益：
长期成本：虽然初期投资可能较高（包括硬件和可能的定制开发成本），但长期来看，本地部署可以减少持续的云服务费用，特别是在数据量非常大或需要长期稳定运行的情况下。
避免额外费用：不需要支付云服务提供商的月度或年度订阅费用，减少了运营成本。
. 自主控制与灵活性：
定制化开发：可以根据特定需求进行定制开发，更好地满足业务流程和数据分析的具体要求。
技术栈控制：拥有完全的技术栈控制权，可以更灵活地集成其他系统或工具。
. 灾难恢复与备份：
快速恢复：在本地部署的环境中，数据备份和灾难恢复策略可以更快速、更直接地实施，减少了因云服务中断带来的业务中断风险。
其实对于我们PC玩家来说，上面这些优势里面最吸引我们的还是响应速度快，省去大量等待时间。
二、电脑配置要求
下图是我电脑配置，勉强可以运行7b的模型，运行速度跟官网差不多（电脑配置越高越好）。
三、本地化部署教程
1、登陆https://ollama.com/，接着按照下图顺序下载
2、下载完成后双击安装即可
3、按快捷键win+R，然后在命令框输入cmd，随后点击确定
4、在光标后面（下图红线位置）输入ollama -v（注意空格）,然后回车，显示ollama版本号是0.5.7，这就证明ollama安装成功了
5、打开网址https://ollama.com/library/deepseek-r1，就到了ollama里的deepseek-R1模型了
6、下拉选择合适自己电脑配置的参数规模（下图框1），然后复制命令（下图框2）。注：这里7b和14b代表参数规模，即70亿和140亿参数。参数越多，模型通常越大，效果会更好。
7、返回cmd黑色窗口，把上一步复制的ollama run deepseek-r1粘贴到光标后，接着按回车
8、等待模型下载完成即可，完成界面如下⬇⬇⬇所示。此时就可以在命令窗口直接问问题让deep seek回答了，但是这个界面不美观也不方便复制内容，所以我们接下来需要到一个大家比较常见的界面对话
9、打开网页chatboxai.app，打开的首页是这样的⬇，我用网页版来演示
10、进来界面后先改语言为简中，按照下图123步骤来就行（注意，设置完语言还不能对话）
11、按下快捷键win+X，按照下图顺序依次点击“系统”-“高级系统设置”-”环境变量“
12、在环境变量界面单击”新建“按钮，然后新建第一个用户变量：OLLAMA_HOST，变量值是：0.0.0.0，单击确定
13、新建第二个用户变量：OLLAMA_ORIGINS，变量值是：*，单击确定
14、把已经在运行的ollama程序和cmd命令界面退出
15、点击开始菜单，找到刚刚装好的ollama，点击运行ollama
16、在chatboxai网页上进行设置，按照12345依次点击即可，设置完成点确定
17、现在就可以无痛开始对话啦，大家赶紧开始试试吧。
. 数据隐私与安全：
数据主权：在本地部署DeepSeek意味着数据存储和处理都在本地进行，避免了将敏感数据传输到云端，从而增强了数据的主权和控制。
安全性：本地部署可以更好地控制访问权限，减少因网络连接而可能带来的安全风险，如数据泄露或未授权访问。
. 合规性：
法规遵守：某些行业或地区对数据的存储和处理有严格的法规要求（如GDPR、HIPAA等），本地部署可以更容易地遵守这些法规，因为数据始终处于合规的边界内。
. 性能优化：
响应速度：本地部署可以减少网络延迟，提高数据处理和响应速度，尤其是在需要高速数据处理或实时响应的场景中。
资源利用：可以根据具体需求配置硬件资源，优化资源使用效率，避免云服务中资源分配不均或过度使用的问题。
. 成本效益：
长期成本：虽然初期投资可能较高（包括硬件和可能的定制开发成本），但长期来看，本地部署可以减少持续的云服务费用，特别是在数据量非常大或需要长期稳定运行的情况下。
避免额外费用：不需要支付云服务提供商的月度或年度订阅费用，减少了运营成本。
. 自主控制与灵活性：
定制化开发：可以根据特定需求进行定制开发，更好地满足业务流程和数据分析的具体要求。
技术栈控制：拥有完全的技术栈控制权，可以更灵活地集成其他系统或工具。
. 灾难恢复与备份：
快速恢复：在本地部署的环境中，数据备份和灾难恢复策略可以更快速、更直接地实施，减少了因云服务中断带来的业务中断风险。
其实对于我们PC玩家来说，上面这些优势里面最吸引我们的还是响应速度快，省去大量等待时间。
二、电脑配置要求
下图是我电脑配置，勉强可以运行7b的模型，运行速度跟官网差不多（电脑配置越高越好）。
三、本地化部署教程
1、登陆https://ollama.com/，接着按照下图顺序下载
2、下载完成后双击安装即可
3、按快捷键win+R，然后在命令框输入cmd，随后点击确定
4、在光标后面（下图红线位置）输入ollama -v（注意空格）,然后回车，显示ollama版本号是0.5.7，这就证明ollama安装成功了
5、打开网址https://ollama.com/library/deepseek-r1，就到了ollama里的deepseek-R1模型了
6、下拉选择合适自己电脑配置的参数规模（下图框1），然后复制命令（下图框2）。注：这里7b和14b代表参数规模，即70亿和140亿参数。参数越多，模型通常越大，效果会更好。
7、返回cmd黑色窗口，把上一步复制的ollama run deepseek-r1粘贴到光标后，接着按回车
8、等待模型下载完成即可，完成界面如下⬇⬇⬇所示。此时就可以在命令窗口直接问问题让deep seek回答了，但是这个界面不美观也不方便复制内容，所以我们接下来需要到一个大家比较常见的界面对话
9、打开网页chatboxai.app，打开的首页是这样的⬇，我用网页版来演示
10、进来界面后先改语言为简中，按照下图123步骤来就行（注意，设置完语言还不能对话）
11、按下快捷键win+X，按照下图顺序依次点击“系统”-“高级系统设置”-”环境变量“
12、在环境变量界面单击”新建“按钮，然后新建第一个用户变量：OLLAMA_HOST，变量值是：0.0.0.0，单击确定
13、新建第二个用户变量：OLLAMA_ORIGINS，变量值是：*，单击确定
14、把已经在运行的ollama程序和cmd命令界面退出
15、点击开始菜单，找到刚刚装好的ollama，点击运行ollama
16、在chatboxai网页上进行设置，按照12345依次点击即可，设置完成点确定
17、现在就可以无痛开始对话啦，大家赶紧开始试试吧。
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发布时间:2025/3/15| 发布人：强王电脑
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