在本地電腦從零搭建DeepSeek！如何在本地自己的電腦上部署DeepSeek。1、哪些場景適合將大模型部署在自己電腦上？先說結論：

雖說將大模型部署在自己的電腦上，有很多好處，但萬不得已，并不推薦個人搞本地部署（錢多或企業(yè)除外）。對于普通用戶來講，只是日常簡單的使用AI，直接使用市面上主流的云AI工具就足夠了。那在哪些情況下，需要或者適合將大模型（如DeepSeek）部署在自己的電腦上呢？追求極致數(shù)據(jù)隱私與安全性當處理高度敏感的數(shù)據(jù)，如醫(yī)療記錄、商業(yè)機密或個人隱私信息時，將大模型部署在本地電腦，可確保數(shù)據(jù)不會傳輸?shù)酵獠糠掌鳎瑥母旧媳Ｕ蠑?shù)據(jù)的安全性和隱私性。例如，醫(yī)療研究人員在分析患者的基因數(shù)據(jù)時，本地部署能避免數(shù)據(jù)泄露風險。保護敏感數(shù)據(jù)：

本地部署可以確保所有數(shù)據(jù)的處理和存儲都在本地完成，不會上傳到云端，從而有效避免數(shù)據(jù)在傳輸和云端存儲過程中可能帶來的隱私泄露風險。完全掌控數(shù)據(jù)：

用戶可以完全控制數(shù)據(jù)的使用和存儲，確保數(shù)據(jù)不被未經(jīng)授權的訪問或用于其他目的。個性化定制需求強烈（高度定制、靈活性）對于一些專業(yè)領域，如特定行業(yè)的知識問答、代碼生成等，開發(fā)者可以基于本地部署的大模型進行微調(diào)，使其更好地滿足特定場景需求。例如，軟件開發(fā)團隊可以針對自身的代碼規(guī)范和業(yè)務邏輯，對大模型進行優(yōu)化，提升代碼生成的準確性和實用性。自定義知識庫訓練：

用戶可以根據(jù)自己的需求對模型進行自定義知識庫訓練，進一步提升模型在特定領域的性能。靈活調(diào)整模型參數(shù)：本地部署允許用戶根據(jù)業(yè)務需求靈活調(diào)整模型參數(shù)和功能，滿足不同場景下的個性化需求。開源靈活性：

開源模型（如DeepSeek）允許用戶無限制地進行微調(diào)或?qū)⑵浼傻阶约旱捻椖恐谐杀九c資源優(yōu)化（適合企業(yè)內(nèi)）成本可控：

長期使用本地部署比持續(xù)使用云服務更具成本效益，尤其適合高頻調(diào)用場景。硬件友好：

DeepSeek等大模型對硬件資源要求較低，可在較少GPU或高級CPU集群上運行，資源效率顯著。個人興趣與學習、研究目的學生、研究人員想要深入了解大模型的運行機制、進行算法實驗或者開展模型優(yōu)化研究，本地部署提供了一個可以自由探索和調(diào)試的環(huán)境。通過在自己電腦上部署模型，能夠更直觀地觀察模型的運行過程，為學術研究提供便利。技術探索：

對于技術愛好者和研究人員來說，本地部署可以提供一個更自由的實驗環(huán)境，方便進行模型的測試和優(yōu)化。教育用途：

教育機構可以利用本地部署的大模型進行教學和研究，無需依賴外部服務。總之，本地部署大模型適合那些對數(shù)據(jù)隱私、定制化、成本控制有較高要求的用戶和企業(yè)。2、準備工作電腦配置：確保你的電腦具備一定的硬件性能，至少擁有8GB及以上的運行內(nèi)存和足夠的硬盤空間。如果有英偉達顯卡，部署和運行會更加流暢。下載ollama：你可以在ollama的官方網(wǎng)站（https://ollama.ai/）上找到對應你操作系統(tǒng)（Windows、MacOS或Linux）的安裝包，下載并安裝。簡單來說，如果你的電腦配置滿足最低要求（如8GB內(nèi)存以上），就可以通過工具（如Ollama）輕松實現(xiàn)本地部署DeepSeek。實踐是檢驗真理的唯一標準，話不多說，開干。3、本地電腦部署DeepSeek大模型具體步驟安裝ollama1、本地部署首先要安裝ollama，ollama

是一個用于在本地運行大語言模型的工具，它能讓你在自己的電腦上輕松部署和使用各類模型。你可以把它理解為，一個裝AI的盒子，把AI裝在盒子里，方便管理。訪問ollama下載地址:/download根據(jù)自己的電腦類型，選擇不同版本。接下來以Windows為例，下載好安裝后，雙擊安裝。（傻瓜式安裝即可）安裝完成后，ollama會在后臺運行，任務欄會出現(xiàn)一個類似羊駝的圖標。選擇要安裝的模型訪問/search,選擇要安裝的模型點擊選擇deepseek-r1，進入模型參數(shù)界面這里的數(shù)字越大，參數(shù)越多，性能越強，所需要的配置也就越高，1.5b代表模型具備15億參數(shù)。例如，若要運行14b參數(shù)模型，需要大約11.5G顯存。也就是你的電腦顯卡最好要達到16G。若個人學習用途，一般建議安裝最小的1.5b版本即可。大多數(shù)的個人電腦配置都能跑的起來。具體大家可以根據(jù)自己的電腦性能選擇。以1.5b參數(shù)為例，選擇1.5b參數(shù)后，復制紅框中的命令ollamarundeepseek-r1:1.5b。詳細地址:

/library/deepseek-r1:1.5b安裝模型1、打開命令行，在命令行中輸入:ollamarundeepseek-r1:1.5b下載成功后，就可以與模型對話啦。此時大模型安裝在你的電腦上，就算斷網(wǎng)也可以繼續(xù)用，再也不用擔心數(shù)據(jù)泄露了。使用模型安裝好模型后，此時我們可以通過命令行的方式，在命令行中發(fā)送消息來與DeepSeek大模型對話。例如我的第一個問題是："世界上是先有雞還是先有蛋？"對于這個問題，回答的還可以，果然是推理型模型，思考的過程也給我們列出來了。我的第二個問題是：”你是如何看待DeepSeek爆火的原因“？這個問題，回答的就太過于敷衍了，直接將DeepSeek的公司背書給出來了，當然也可以理解，畢竟DeepSeek的投喂數(shù)據(jù)都是幾個月前的，那時，它還并沒有爆火出圈，而且我們下載的還是最小閹割版模型。3、這里還有一個問題，當你關閉電腦后，下次若再想使用本地模型時，只需要啟動了ollama，同時打開命令行界面，輸入ollamarundeepseek-r1:1.5b

即可。因為你之前已經(jīng)下載過，這次無需下載，可以直接和模型聊天。為本地模型搭建UI界面1、使用命令行方式來和模型對話，對于不會編程的小伙伴來說，太難受了。不過沒關系，我們有很多方案可以為你的本地模型搭建UI界面，比如Open-WebUI、ChatboxAI等。2、這里我們以ChatBoxAI為例，訪問:https://chatboxai.app/zh選擇對應的版本，下載安裝。選擇使用自己的APIKey或者本地模型：選擇本地跑的

deepseek-r1:1.5b模型：Ollama默認使用端口11434提供本地服務。當你在本地運行Ollama時，可以通過以下地址訪問其API服務：http://lo