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Deepseek AI大模型本地部署指南
1、Deepseek AI大模型是国内顶尖AI团队“深度求索”开发的多模态大模型，具备数学推理、代码生成等深度能力，开源且低成本，还能有效保护数据隐私。在本地部署Deepseek AI大模型，能让你摆脱网络不稳定困扰，还能灵活定制模型。下面就为你介绍其本地部署方法。
2、部署前，要知晓硬件要求。1.5B版本适合4GB内存的低配置电脑；7B版本性能与硬件要求平衡，推荐8GB内存 + 4GB显存；32B版本适合高性能需求者，需32GB内存 + 12GB显存 。一般推荐选择7B版本，除非你有4090显卡。
3、第一步，下载并安装Ollama。Ollama是开源的本地大语言模型运行框架，能简化在本地运行大型语言模型过程。访问ollama官网，选择对应版本下载，双击安装包，按提示下一步操作。注意，Ollama无用户界面，安装后在系统后台运行，可在浏览器输入http://localhost:11434 ，若显示Ollama is running则服务正常启动。
4、第二步，使用Ollama安装DeepSeek大语言模型。在Ollama官网选Models，找到热度排名靠前的deepseek - r1推理大模型，查看模型信息选参数，复制安装命令。如选7B模型，在终端（Windows下打开命令提示符）执行命令：ollama run deepseek - r1:7b ，等待模型下载，显示success即安装成功。
5、第三步，可安装ChatBox客户端获得友好界面。虽然命令行强大，但ChatBox客户端能提供美观易用界面。前往网盘地址下载安装，打开ChatBox点左侧“设置”，配置DeepSeek参数：API密钥输入“ollama run deepseek - r1:7b”，API域名保持默认，选好模型后保存，就能在ChatBox输入问题获取答案。
6、若不想安装ChatBox，还能安装浏览器插件调用DeepSeek，实现即开即用。
7、开启CPU多线程可提升性能，在config.yaml添加threads: 8（按CPU核心数设置） 。启用内存交换，添加swap_space:4 （单位GB） 。
8、部署成功后，还能解锁高级玩法。如变身私人秘书，通过微调实现日程管理，chatbot.fine_tune(training_data="schedule.json") ；对接行业知识库，连接本地文档，chatbot.connect_vector_db(path="./docs") ；将API服务化，打造自己的ChatGPT ，from fastapi import FastAPI ，app = FastAPI() ，@app.post("/chat") ，async def chat_endpoint(query: str):return {"response": chatbot.chat(query)} 。
9、实测技巧：启用--prefer_cpu参数可提升CPU利用率30% 。赶紧试试Deepseek AI大模型本地部署，让它助力你的工作与生活。
