小白如何本地化部署DeepSeek（本地化部署与saas的优缺点）

1.Ollama 下载安装

Ollama 是一个轻量级的本地AI模型运行框架，可在本地运行各种开源大语言模型（如Llama、Mistral等）

浏览器输入网址：https://ollama.com/

点击download：选择相应的操作系统，下载好后点击安装即可

检验是否安装成功：win+r，输入cmd，输入ollama来验证，是否安装成功

安装DeepSeek-r1模型：Ollama网站，选择Model模块，选择deepseek-r1这个模型

R1模型的大小

根据自己的电脑配置，选择模型大小：

1. windows系统入门级配置（1.5B-7B模型）

- 硬件需求

- CPU：Intel i5/Ryzen 5（4核以上）

- 内存：8GB（1.5B）/16GB（7B）

- 显卡：GTX 1650 4GB 以上（可选GPU加速）

- 硬盘：3GB-8GB空间

- 部署工具：推荐Ollama或LM Studio，后者提供图形化界面，适合新手一键部署。

- 成本估算

- 硬件：0.5万-1万元（笔记本或中端台式机）

2. windows系统中端配置（14B-32B模型）

- 硬件需求

- CPU：i7/Ryzen 7（8核以上）

- 内存：32GB

- 显卡：RTX 4090 24GB（单卡）

- 硬盘：15GB-30GB空间

- 成本估算

- 硬件：2万-3万元（含显卡）

2、mac 入门级配置（1.5B-7B模型）

- 硬件需求

- 设备：M2/M3/M4 及以上芯片（16GB-32G统一内存）

- 硬盘：5GB-10GB 及以上空间

- 部署工具：Ollama原生支持ARM架构，或通过MLX框架优化Metal GPU加速。

- 成本估算

- 硬件：1.5万-2万元

2. mac中端配置（14B-32B模型）

- 硬件需求

- 设备：M2/M3/M4 pro及以上芯片（48GB统一内存以上）

- 硬盘：15GB-30GB 及以上空间

- 成本估算

- 硬件：3万-5万元

所以硬件投入也是一笔不小的投入，有钱人的游戏！！！

安装模型：根据自己硬件的情况，选择相应的模型，然后还是win+r，输入cmd，输入ollama run deepseek-r1:14b(我选的就是32B)，输入的就是ollama run deepseek-r1:32b，安装完成完成后输入ollama list，就会显示安装的模型版本。

由于ollama默认是将模型下载到C盘的，如果你的C盘空间也和我的一样比较小

编辑环境变量：搜索环境

系统变量：

变量名请一定写OLLAMA_MODELS

然后变量值，就写你模型下载所下载到的路径

然后还需要去用户环境变量里，新增两个环境变量

OLLAMA_HOST：0.0.0.0

OLLAMA_ORIGINS：*

系统变量：

都设置好后，就保存，然后重启ollama。这个时候就可以在powershell运行了

打开powershell：输入ollama run deepseek-r1:32b，这个时候就布置成功了。