2025年2月Deepseek本地部署的操作流程

文章來源:成都小火軟件開發公司發布時間: 2025-04-03
大家好,我們是成都小火軟件,今天我們來介紹Deepseek本地部署的操作流程。為什麼要本地部署?本地部署的提示詞不會保存在Deepseek的服務器上,訓練的模型內容也不保存在服務器上,從安全層級以及內部的保密措施來看,部署到本地是壹個很好的選擇。以下是詳細的DeepSeek本地部署操作步驟,適用於Windows、macOS和Linux系統:

壹、環境準備

(壹)硬件需求

最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+ 16GB內存 + 30GB存儲空間。

推薦配置:NVIDIA GPU(RTX 3090或更高)+ 32GB內存 + 50GB存儲空間。

(二)軟件依賴

操作系統:Windows、macOS或Linux。

Docker:如果使用Open Web UI,需要安裝Docker。

二、安裝Ollama

Ollama是壹個開源工具,用於在本地輕松運行和部署大型語言模型。以下是安裝Ollama的步驟:

訪問Ollama官網:前往 Ollama官網,點擊“Download”按鈕。

下載安裝包:根據妳的操作系統選擇對應的安裝包。下載完成後,直接雙擊安裝文件並按照提示完成安裝。

驗證安裝:安裝完成後,在終端輸入以下命令,檢查Ollama版本:

bash復制

ollama --version

如果輸出版本號(例如ollama version is 0.5.6),則說明安裝成功。

三、下載並部署DeepSeek模型

Ollama支持多種DeepSeek模型版本,用戶可以根據硬件配置選擇合適的模型。以下是部署步驟:

(壹)選擇模型版本

入門級:1.5B版本,適合初步測試。

中端:7B或8B版本,適合大多數消費級GPU。

高性能:14B、32B或70B版本,適合高端GPU。

(二)下載模型

打開終端,輸入以下命令下載並運行DeepSeek模型。例如,下載7B版本的命令為:

bash復制

ollama run deepseek-r1:7b

如果需要下載其他版本,可以參考以下命令:

bash復制

ollama run deepseek-r1:8b  # 8B版本

ollama run deepseek-r1:14b # 14B版本

ollama run deepseek-r1:32b # 32B版本

(三)啟動Ollama服務

在終端運行以下命令啟動Ollama服務:

bash復制

ollama serve

服務啟動後,可以通過訪問 http://localhost:11434 來與模型進行交互。

四、使用Open Web UI(可選)

為了更直觀地與DeepSeek模型進行交互,可以使用Open Web UI。以下是安裝和使用步驟:

安裝Docker:確保妳的機器上已安裝Docker。

運行Open Web UI:在終端運行以下命令安裝並啟動Open Web UI:

bash復制

docker run -d -p 3000:8080 \

  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \

  -v open-webui:/app/backend/data \

  --name open-webui \

  --restart always \

  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

如果使用NVIDIA GPU,則需要輸入以下命令:

bash復制

docker run -d -p 3000:8080 \

  --gpus all \

  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \

  --name open-webui \

  --restart always \

  ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

安裝完成後,訪問 http://localhost:3000,選擇deepseek-r1:latest模型即可開始使用。

五、性能優化與資源管理

資源分配:根據硬件配置選擇合適的模型版本。較小的模型(如1.5B到14B)在標準硬件上表現良好,而較大的模型(如32B和70B)需要更強大的GPU支持。

內存管理:確保系統有足夠的內存和存儲空間,以避免運行時出現資源不足的問題。

六、常見問題及解決方法

模型下載超時:如果在下載模型時出現超時問題,可以嘗試重新運行下載命令。

服務啟動失敗:確保Ollama服務已正確安裝並啟動。如果服務啟動失敗,可以嘗試重啟Ollama服務。

我們再來對上面的步驟進行壹個總結:妳可以在本地成功部署DeepSeek模型,並通過Ollama或Open Web UI與模型進行交互。本地部署不僅能夠保護數據隱私,還能根據需求靈活調整模型參數,滿足不同場景下的使用需求。如果妳在部署過程中遇到任何問題,可以把問題直接拋給Deepseek,很方便我們的日常和工作應用。

文章來源網址:https://www.xiaohuokeji.com/archives/xitongkaifa01/1634,轉載請註明出處!

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