小白如何本地化部署DeepSeek（本地化部署与saas的优缺点）
wptr33 2025-03-30 21:46 12 浏览
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。
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