任务一项目七生成式人工AI本地部署DEEPSEEK本地部署时间
目录01DEEPSEEK本地部署方法一02DEEPSEEK本地部署方法二
李强是一名对新技术充满好奇的普通用户，在日常学习或工作中，经常需要处理大量文本，如撰写报告、分析资料等。你了解到DeepSeek可以在这些方面提供帮助，于是希望在自己的电脑上部署DeepSeek，方便随时使用。李强担心自己缺乏专业知识，无法完成部署任务。任务分析要完成DeepSeek的本地部署，需要按照一定的顺序进行操作。首先要明确所需的硬件和软件条件，准备好相应资源。接着，下载DeepSeek及其依赖，并进行安装和配置。在这个过程中，可能会遇到各种问题，需要掌握基本的问题排查方法。部署完成后，还需要对DeepSeek进行测试，确保其能正常工作，并进行简单的优化，提升使用体验。任务情境
DeepSeek本地部署的概念与原理首先，用户将DeepSeek的模型，如自然语言处理、图像识别等模型部署在本地服务器或私有云环境中。数据的存储、计算和传输都在内部网络完成，用户对数据拥有完全的控制权，可自主决定数据的使用、管理和安全策略，避免数据外传。其次，部署后的DeepSeek模型无需依赖互联网即可运行。在一些网络稳定性差或对网络依赖度低的场景中，如偏远地区的工业监测、野外科研数据处理等，能确保业务的连续性和稳定性。最后，可根据不同业务场景和需求，对模型参数进行调整、优化，或进行二次开发。任务实施
01部署前的准备7.1.2DeepSeek本地部署方法一硬件配置处理器：IntelCorei5/AMD同级，内存：≥8GB，硬盘：≥20GB可用空间，显卡：推荐NVIDIA（非必需）。软件环境操作系统：Windows10+/Ubuntu18.04+，工具：Ollama、Python（方法二）。
02下载OllamaOllama是一个轻量级的本地大模型运行框架，旨在让用户能够在本地设备上快速部署和运行大语言模型（LLM）。它提供简洁的CLI（命令行接口）和API，使开发者能够轻松加载、管理和运行如LLaMA、Mistral等主流开源模型，而无需复杂的环境配置。Ollama具有高效的推理能力，并支持模型的自定义与微调，适用于离线推理、隐私保护和个性化AI应用开发。
03下载Ollama下载Ollama安装包，验证安装：桌面或开始菜单中出现Ollama图标。Ollama的下载
04安装Ollama(1)下载完成后，找到下载的安装包文件（通常在“下载”文件夹中），双击运行。(2)在弹出的安装向导窗口中，按照提示点击“下一步”，选择安装路径等选项（默认安装在C盘即可）。(3)等待安装完成，安装完成后可在桌面或开始菜单中找到Ollama图标。
05DeepSeek-r1模型下载与运行依据所部署的计算机配置选择合适的模型版本，例如选择14b版本，指令是：ollamarundeepseek-r1:14b。在Ollama官网选择“DeepSeek-r1”模型版本（如14b/32b），选择32b，则如图所示。模型选择
05DeepSeek-r1模型下载与运行（2）打开命令行窗口。在Windows系统中，按下“Win+R”组合键，输入“cmd”，然后点击“确定”打开命令提示符窗口；在Linux系统中，打开“终端”应用程序。（3）将复制的指令粘贴到命令行窗口中，按下回车键。（4）部署成功，可以在命令行窗口中直接与模型进行对话，如图所示。
06可视化工具安装如果你希望有一个更直观的交互界面，可以安装ChatboxAI可视化工具。（1）下载打开浏览器，访问ChatboxAI官网，如图7-7所示。在官网页面中，找到“免费下载”按钮，点击开始下载。
06可视化工具安装（2）安装①下载完成后，找到下载的安装包文件，双击运行。②选择“仅为我安装”，然后点击“下一步”。③选择安装路径（建议预留10GB空间），点击“下一步”至安装完成。④安装完成后，ChatboxAI会自动运行，如图所示。选择“使用本地模型”。
06可视化工具安装（2）安装⑤选择Ollama，即可通过ChatboxAI进行可视化操作，与DeepSeek-r1模型进行交互。
更换网络环境下载缓慢仔细检查指令是否复制完整、准确，同时确认命令行窗口是否以管理员身份运行命令行错误检查Ollama是否已经正常运行，以及在ChatboxAI中选择的本地模型选项是否正确可视化工具无法连接常见问题解决
意义在本地环境中安装深度学习框架，如PyTorch、Ten