DeepSeek私有化部署實戰(zhàn)：讓AI成為你的24小時效率助手

最近這個叫DeepSeek的AI工具火出圈了！它就像個超級聰明的助手，寫代碼、做分析樣樣在行，關鍵還能直接裝到自己電腦上！現在不用蹭別人的服務器，也不用擔心網速卡頓，今天我就把這份超詳細、超實用的本地安裝布置教程分享給大家：

超詳細安裝攻略
普通電腦也能跑得動的小技巧
斷網照樣唰唰干活的神操作

裝完立馬體驗開掛的感覺——以前要折騰半天的活兒，現在動動鍵盤就搞定！從此你的電腦就是個人專屬24小時AI工作站，不用排隊等服務器響應，不用看網絡臉色，這效率簡直飛起！

一、前言

DeepSeek 作為近來頗受矚目的 AI 推理大模型，其性能卓越且適用范疇廣泛，深受眾多用戶的垂青。對 DeepSeek 進行本地化部署，不但能夠保障數據的安全與隱私，而且能夠實現離線運用，滿足各式各樣的場景需求。

為了保證個人設備能夠成功部署，在開始安裝DeepSeek之前，我們需要對自己的電腦配置有一定了解。DeepSeek對硬件有一定要求，特別是在內存和顯卡方面。如果你的電腦配置較低，可能會導致模型運行緩慢甚至無法正常運行。

- Windows系統(tǒng)：

- 內存：至少8GB，若運行較大版本模型（如7B、8B）建議16GB及以上。

- 顯卡：NVIDIA系列顯卡，CUDA計算能力需達到一定標準，如運行1.5B模型CUDA計算能力3.5及以上即可；運行7B、8B模型建議CUDA計算能力6.0及以上，顯存方面，1.5B模型2GB顯存基本足夠，7B模型建議4GB顯存以上，8B模型則需6GB顯存以上。

- 處理器：建議Intel Core i5或AMD Ryzen 5及以上處理器。

- MacOS系統(tǒng)：

- 內存：最低8GB，運行較大版本模型建議16GB及以上。

- 顯卡：對于搭載M1、M2系列芯片的Mac，憑借其出色的集成顯卡性能，可運行1.5B模型；若運行7B、8B模型，建議使用配備獨立顯卡的Mac，如AMD Radeon Pro系列。

- 處理器：M1、M2系列芯片或Intel Core i5及以上處理器。

二、運行環(huán)境準備工作

1、工具準備Ollama：這是開源的本地化大模型部署工具，能簡化大型語言模型的安裝、運行和管理。可從Ollama官網（https://ollama.com/）或GitHub下載對應版本安裝包。

2、Docker：進入Docker官網，選擇電腦對應的版本點擊下載。安裝完成后，在終端輸入docker --version，能輸出版本號則表示安裝成功；接著在終端輸入systemctl start docker（Linux系統(tǒng)）或者在服務中啟動Docker（Windows系統(tǒng)）啟動服務。

在Windows上安裝Docker

1. 訪問Docker官網：
2. 打開瀏覽器，訪問 Docker官網。
3. 下載Docker Desktop for Windows：
4. 在官網首頁，點擊“Get Started”按鈕，然后選擇“Docker Desktop for Windows”。
5. 安裝Docker Desktop：
6. 下載完畢后，運行安裝程序。按照安裝向導的指示完成安裝。
7. 啟動Docker：
8. 安裝完成后，啟動Docker Desktop。在Windows任務欄上，你會看到Docker圖標。

在Mac上安裝Docker

1. 訪問Docker官網：
2. 打開瀏覽器，訪問 Docker官網。
3. 下載Docker Desktop for Mac：
4. 在官網首頁，點擊“Get Started”按鈕，然后選擇“Docker Desktop for Mac”。
5. 安裝Docker Desktop：
6. 下載完畢后，雙擊.dmg文件，然后拖動Docker圖標到Applications文件夾。
7. 啟動Docker：
8. 在“應用程序”文件夾中找到Docker并打開它。首次啟動時，系統(tǒng)可能會提示你授予權限。

3、OpenWebUI：后續(xù)用于方便地通過Web界面使用模型。

4、解決網絡訪問受限（可選）如果網絡訪問受限，可以配置代理服務器。在系統(tǒng)網絡設置中找到代理設置選項，輸入代理服務器的地址和端口號。不同操作系統(tǒng)設置方式略有不同，例如Windows系統(tǒng)在“Internet選項” - “連接” - “局域網設置”中設置；Mac系統(tǒng)在“系統(tǒng)偏好設置” - “網絡” - “高級” - “代理”中設置。

三、安裝步驟

1. Ollama安裝

根據操作系統(tǒng)（Windows或Mac），下載對應版本的Ollama安裝包，雙擊安裝包安裝，按默認選項操作即可。

2. 模型下載

打開Ollama官網或GitHub頁面，找到DeepSeek - R1模型的拉取鏈接。依據顯卡顯存大小選擇合適模型版本，如顯存大可選32b大小的模型；顯存小可選7b或更小模型。然后復制對應的模型下載命令（如ollamarundeepseek - r1:32b）。在命令行（Windows下可使用PowerShell）粘貼并執(zhí)行該命令。以下截圖以32b模型（部署在Windows服務器）為例，建議個人電腦選擇7b或8b模型（運存16GB及以上，顯卡4GB及以上），這里不截圖展示mac版本安裝教程

3. 模型下載可能出現的錯誤及解決方法網絡中斷：

如果網絡中斷導致下載停止，可以重新執(zhí)行下載命令，或者檢查網絡連接（如重新連接Wi - Fi或者修復以太網連接），也可以嘗試切換網絡（從Wi - Fi切換到移動熱點等）。

4. 磁盤空間不足

如果提示磁盤空間不足，先清理磁盤空間，刪除不必要的文件或程序，然后重新執(zhí)行下載命令。

5. 等待模型下載完成

模型文件大小因所選版本而異，下載時間也不同，請耐心等待。

6. 驗證模型是否下載和安裝成功

在命令行輸入ollama list，如果看到已下載的DeepSeek模型在列表中，則表示下載成功。也可以嘗試運行一個簡單測試命令，如ollamarundeepseek - r1:32b '你好'，如果有回應則安裝成功。

7. OpenWebUI安裝與配置

從其官方網站下載OpenWebUI的安裝包并進行安裝。配置將其與DeepSeek模型集成，這可能需要在OpenWebUI的設置中指定DeepSeek模型的路徑或者相關參數（具體根據OpenWebUI的文檔操作）。

Open WebUI這個開源工具的代碼頁：
https://github.com/open-webui/open-webui

找到“If Ollama is on your computer, use this command”這一項，點擊右邊的按鈕復制這個指令： 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

再次打開命令行窗口，黏貼剛才復制的命令，安裝Open WebUI：

安裝完成后，你會發(fā)現你的Docker界面里多了Open WebUI的條目。

四、使用步驟

1. 本地化部署的優(yōu)勢

本地化部署DeepSeek后，可隨時、隨地使用，無需擔心網絡問題或服務器過載。同時能更好地保護數據隱私。

2.模型選擇

根據實際需求選擇合適模型版本。如果工作對模型性能和精度要求高，選擇顯存需求大的版本；如果只是日常使用或嘗試新功能，選擇顯存需求小的版本。

3.命令行操作示例（初級）下載模型

如前面提到的，根據顯卡顯存選擇模型后，使用ollamarundeepseek - r1:32b（以32b模型為例）這樣的命令在命令行下載模型。

運行模型：模型下載完成后，直接在命令行輸入ollamarundeepseek - r1:32b，然后輸入想要詢問的內容，如ollamarundeepseek - r1:32b '今天天氣如何'，模型就會根據自身知識給出回答。

首次使用，會打開一個網頁，點擊“開始使用”：

把你之前注冊的賬號名字密碼填進去，登錄：

這里點擊“確認，開始使用”：

圖形界面的DeepSeek-R1，準備就緒，隨時待命！

32b的反應速度很快，因為是R1模型，所以有深度思考功能：

五、總結

實踐成功本教程，你就能成功地在本地部署DeepSeek，無論是用于日常學習、工作中的文本處理，還是進行一些有趣的AI實驗，DeepSeek都能為你帶來強大的助力。本地化部署可提高工作效率并確保數據安全與隱私。趕緊動手試試吧，開啟屬于你的本地AI之旅！如果在使用過程中遇到問題或困難（PS：不建議小白輕易嘗試本地部署，普通人輕量需求使用DeepSeek網頁版或app即可滿足），請隨時留言或私信我，我將會盡力提供幫助。