在当今数字化时代，随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业和个人开始寻求高效、安全的数据处理与分析解决方案。DeepSeek，作为一款功能强大的AI工具，为用户提供了精准的数据搜索与分析能力。然而，面对服务器繁忙时的访问限制以及日益严峻的隐私保护问题，许多用户开始考虑将DeepSeek部署至本地环境。本地部署不仅能够有效缓解服务器压力，避免高峰期访问拥堵，还能确保数据的私密性与安全性，让用户在完全掌控的环境中享受DeepSeek带来的高效与便捷。本文将为您提供一份详尽的DeepSeek本地部署指南，帮助您轻松实现这一目标，让AI技术更好地服务于您的业务需求。
前文
由于官网deepseek老是出问题
所以我决定本地部署deepseek
很简单，不需要有什么特殊技能
正文开始
Ollama
首先到这个ollama的官网
然后点击中间这个大大的Download
然后再次点击中间这个大大的Download for Windows
等待下载完成
下载完成
完成后去自己的下载目录文件夹里找下载好的文件，双击打开
点击Install
等待安装完成
安装完成
安装完成后查看任务栏向上小箭头
羊驼图标就是ollama的进程
然后进行下一步（不要关ollama进程）
ChatBoxAI
打开它的官网
然后点击这个免费下载 (for Windows)
下载开始，等待下载完成
下载完成
打开自己下载文件夹
双击打开下载好的文件
下一步
选个安装位置，点浏览
然后就会打开这个
在里面找好自己的目录，点确定
就会跳回这个界面，点安装
等待安装完成
安装完成后，点完成，稍等一会
就会出现这个界面（这就是以后跟deepseek对话的地方），关了它进行下一步骤
DeepSeek-R1
拉取模型需要在命令行里操作
同时按下Win+R启动运行命令窗口
输入cmd
回车
出现这个（命令提示符）窗口，然后输入以下命令
ollama --version
然后就会出现如上提示
如果是这样的，那就说明你没输对命令，如果反复检查是输对了，那你只能回到Ollama章节把那一章的内容重来一遍了
goto-Ollama
然后再次回到Ollama的官网（不要关闭命令提示符）
点击Models（左上角）
然后自己选自己的AI，一般就是第一个显示的那个AI-deepseek-r1
点击deepseek-r1
点击下拉框选择适合自己的蒸馏版
选择哪个呢，在Decide章节，自行阅读后选择
选好之后点击上图红框中的copy按钮
回到命令提示符中，点击右键复制内容
好了之后回车
等待拉取模型
模型拉取成功（这里的success表示成功）
然后在命令行里会出现Send a message字样，然后不用管它了
下一步
组装
打开桌面上的ChatBoxAI
点击设置
打开模型提供方下拉框
选择上图红框中这个Ollama API
打开模型下拉框
可以看到这里有我们刚刚拉取的deepseek，选择它
保存
这里也变成自己刚刚拉取的AI了
然后输入一个试试
以后自己打开ChatBoxAI就可以开始对话了
关闭会自己杀死AI进程
Decide
CPU: 至少 8 核，推荐 16 核或以上。
GPU: 至少 16GB 显存，推荐 24GB 或以上（如 NVIDIA RTX 3090、A100 等）。
内存: 至少 32GB，推荐 64GB 或以上。
存储: 至少 100GB SSD，推荐 NVMe SSD 以加快加载速度。
小型蒸馏版: 适合低资源环境，显存需求约 8GB，内存需求约 16GB。（1.5b、7b、8b）
中型蒸馏版: 显存需求约 16GB，内存需求约 32GB。（14b）
大型蒸馏版: 显存需求约 24GB，内存需求约 64GB。（32b）
需求配置更高的蒸馏版不推荐个人拉取本地部署使用
实际配置可以更低，不过可能会降低配置根据配置自己选择即可
好了，至此就完成了deepseek的本地部署了
总结
通过本文的介绍，我们详细阐述了DeepSeek本地部署的全过程，从准备工作到具体实施，每一步都力求详尽且易于理解。本地部署DeepSeek不仅能够有效解决服务器繁忙时的访问问题，还能显著提升数据处理的私密性与安全性。我们提供了关于Ollama、ChatBoxAI的安装指南以及DeepSeek-R1模型的拉取方法，确保用户能够顺利搭建起本地环境。同时，硬件配置建议的提出，也为用户评估自身设备是否满足部署要求提供了参考。相信通过本文的指引，您将能够轻松掌握DeepSeek本地部署的技巧，让AI技术更加贴近您的实际需求，为业务发展注入新的动力。
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