DeepSeek本地部署保姆级教程🔥
4. 下载后，点击安装。 
下面选择1.5b参数做示范。 
第三步，安装模型 
Q：如何删除模型？ 
Q：ollama还有其它功能吗？ 
比如：输入“ollama stop”是停止模型运行，“run + 模型名”是运行对应模型。
Hi～欢迎大家来到AI大模型交流频道！
首先，想要本地部署DeepSeek的小伙伴们可以先看下笔者下面的分析：
一关于大模型部署方式的场景适配分析
对于AI应用的新手用户，建议优先选择官方应用服务。如果尚未形成稳定的AI使用习惯，不建议盲目尝试本地化部署。通过手机应用商店下载DeepSeek官方APP，或直接访问网页版（），即可便捷享受与本地部署完全相同的核心AI能力。
这种云端服务具有即开即用、多端同步、零配置门槛等显著优势。
本地化部署更适合以下五类专业场景： 硬件适配型：搭载NVIDIA 20系以上独立显卡（建议显存≥8GB），且具备SSD高速存储的工作站
数据安全型：处理涉密资料、敏感数据或商业机密，需完全隔绝外网传输 效能提升型：需深度对接本地开发环境（如VS Code/PyCharm），或高频调用AI处理复杂工作流
成本敏感型：月均API调用量超5000次，本地部署可显著降低长期使用成本 开发定制型：基于开源框架进行模型微调、功能扩展或私有化部署需求
笔者结合DeepSeek智能总结发现：普通用户选择官方应用可节省90%的配置时间，而开发者与专业用户采用本地部署方案，在数据安全、处理效率、定制自由度等方面可提升3-5倍效能。建议根据自身使用频率、硬件条件及业务需求，选择最适合的AI部署方案！
二、大模型本地部署基本步骤
第一步：安装ollama
本地部署首先要安装ollama，你可以把它理解为，一个装AI的盒子，把AI装在盒子里，方便管理。
1. 首先在浏览器搜索ollama，会出现ollama官网，点击进入。
2. 进入官网后，点击中间的Download。
3. 根据自己的电脑类型，选择不同版本。苹果电脑选最左边（蓝色框），Windows系统选最右边（红色框），之后点击下载（绿色框）。
如果桌面出现了ollama图标，说明软件安装成功。图标就是下图的羊驼。
（特别说明：最好安装在C盘，安装在其它盘，需要重新配置环境变量。）
第二步，选择要安装的模型
5. 还是在刚刚的ollama官网，点击右上角红框的位置。
6. 在弹出的界面，点击红框的“Models”选项
7. 点击选择DeepSeek-R1
8. 选择不同参数的模型这里的数字越大，参数越多，性能越强，1.5b代表模型具备15亿参数。
9. 复制命令选择1.5b参数后，复制红框中的命令“ollama run deepseek-r1:1.5b”。
10. 打开命令行同时按下键盘上的Win和R键，弹出如下窗口。在弹出的窗口中，输入cmd，点击确定，打开命令行，就像下面这样。
11. 输入下载命令在打开的命令行里，输入上面复制的命令“ollama run deepseek-r1:1.5b”。
点击键盘上的“Enter”键，模型会自动下载。
12. 与模型对话下载成功后，就可以与模型对话啦。
在这时，大模型已经成功部署到了你的电脑上，就算无网络也可以直接使用，不需要再担心数据泄露啦！
第四步，后续运行模型
这里还有一个问题，当你关闭电脑后，下次再打开ollama。会发现点击ollama的图标，电脑没反应。因为你点击图标，只是启动了ollama，想要和大模型聊天，还是需要打开命令行。
13. 继续通过命令行和大模型聊天同时按下键盘上的Win和R键，在弹出的窗口里输入cmd，点击确定打开命令行。在命令行界面，输入刚刚的命令“ollama run deepseek-r1:1.5b”。因为你之前已经下载过，这次无需下载，可以直接和模型聊天。
DeepSeek本地部署成功啦！
其它问题Q&A
Q：如何查看我电脑上装了多少个模型？
A：打开命令行，输入：ollama list，红框里就是对应模型。
A：在命令行输入，ollama rm + 模型名称，例如：ollama rm deepseek-r1:1.5b，就会自动删除对应模型。
A：命令行输入ollama，展示出ollama的其它功能。
本期教程到这里就完全结束啦！
2025-02-26
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