DeepSeek本地部署全流程（Windows系统）

DeepSeek是由中国团队开发的开源高性能语言大模型，支持智能对话、代码生成、文本创作等场景，其本地化部署能力尤其适合对数据隐私和响应速度有高要求的用户。通过DeepSeek本地部署，用户可摆脱云端服务器限制，避免高峰期“系统繁忙”问题，同时实现数据完全自主掌控。

一、DeepSeek本地部署配置

不同模型版本对硬件需求差异较大，需根据实际场景选择：

1. 轻量级场景（1.5B-8B模型）
   • 内存：4GB（1.5B）至8GB（8B）
   • 显存：核显或4GB独立显卡（如RTX 3060）
   • 适用场景：基础问答、短文本生成。
2. 中高性能场景（14B-32B模型）
   • 内存：16GB（14B）至32GB（32B）
   • 显存：8GB（RTX 3070）至24GB（RTX 4090）
   • 适用场景：长文本分析、专业代码生成。
3. 企业级场景（70B及以上模型）
   • 内存：≥64GB
   • GPU：多卡集群（如NVIDIA A100）
   • 适用场景：科研计算、大规模数据挖掘。

二、Windows系统DeepSeek本地部署

步骤一：安装Ollama框架

1. 访问Ollama官网（https://ollama.com/），下载Windows版本安装包。
2. 双击运行OllamaSetup.exe，默认安装至C盘（建议预留至少20GB空间）。
3. 安装完成后，按Win+R输入cmd打开命令行，输入ollama list验证是否安装成功。

步骤二：下载DeepSeek模型

1. 打开模型库页面（https://ollama.com/library/deepseek-r1），选择适配版本（如7B）并复制命令ollama run deepseek-r1:7b。
2. 在命令行执行该命令，等待模型下载完成（7B模型约4.7GB，耗时取决于网络速度）。

步骤三：配置可视化客户端（ChatBox）

1. 下载ChatBox客户端（https://chatboxai.app/zh），安装后选择【使用本地模型】。
2. 配置参数：
   • 模型提供方：OpenAI API
   • API域名：http://localhost:11434/v1
   • 模型名称：deepseek-r1:7b（与下载版本一致）。

步骤四：测试与优化
输入测试问题（如“如何用Python实现快速排序？”），观察响应速度。若延迟较高，可尝试降低模型版本或关闭后台占用资源程序。

三、注意事项

1. 模型选择：优先根据显存和内存配置选择模型，避免“小马拉大车”。
2. 安装权限：务必以管理员身份运行Ollama和ChatBox安装程序，避免权限错误。
3. 网络环境：下载模型时建议使用稳定网络，中断后需重新执行命令。
4. 资源占用：运行大型模型时，CPU/GPU占用率可能达90%以上，需确保散热良好。