被 Deepseek 卡到崩溃？3 步本地部署，告别网络焦虑！

被Deepseek卡到崩溃？3步本地部署，告别网络焦虑！

最近，Deepseek可太火了，用的人越来越多，问题也接踵而至。不管是手机版还是网页版，经常碰上服务器繁忙，压根用不了。特别是在和它反复沟通优化一个问题时，突然被中断，那感觉，别提多糟心了！

想要彻底解决这个麻烦，本地化部署势在必行。今天我就手把手教大家，通过3个简单步骤，在本地部署Deepseek大模型，以后就算没网也能畅快使用！操作超简单，小白跟着做也能轻松上手。大家先点赞收藏，以防后面找不到啦！

本地部署硬件得达标

Deepseek本地部署的硬件要求，会根据模型大小有所不同。下面是详细的硬件要求表格：

模型版本	CPU	内存	显卡	存储	网络
DeepSeek-R1-1.5B	任意四核处理器	8GB	无需GPU	12GB	本地部署无需高带宽，云端需≥100Mbps
DeepSeek-R1-7B	Ryzen 7或更高	16GB	RTX 3060（12GB）或更高	80GB	本地部署无需高带宽，云端需≥100Mbps
DeepSeek-R1-14B	i9-13900K或更高	32GB	RTX 4090（24GB）或更高	200GB	本地部署无需高带宽，云端需≥100Mbps
DeepSeek-R1-32B	Xeon 8核+128GB或更高	64GB	2 - 4张A100 80GB或更高	320GB	多卡需PCIe 4.0互联，云端部署建议≥1Gbps带宽
DeepSeek-R1-70B	Xeon 8核+128GB或更高	128GB	8+张A100/H100，显存≥80GB/卡	500GB+	NVIDIA NVLink/InfiniBand（≥200Gbps）互联

从表格能看出，对个人用户来说，DeepSeek-R1-7B模型是最适配的。它既能满足咱们日常大多数需求，硬件条件也基本在大部分电脑的承受范围内。今天我就主要带大家部署这个模型。

第一步：把Ollama请回家

Ollama是个超厉害的开源本地化大模型部署工具，有了它，安装、运行和管理大语言模型（LLM）都变得超简单。

1. 打开浏览器，访问Ollama官网：https://ollama.com/ ，根据自己的操作系统，下载对应的安装包。我用的是Windows系统，要是大家下载不了或者速度太慢，我准备了安装包，链接放到文末了，大家自行下载就行。

2. 下载好后，双击安装包，按照提示一步步完成安装。安装结束，咱们来检查一下是否安装成功。同时按下win+R键，调出运行窗口，输入“cmd”后回车，打开cmd命令窗口。在里面输入“ollama”，再回车，如果出现的界面和下图一样，那就说明Ollama成功安装啦！

完成Ollama  下载后我们打开cmd命令窗口（快捷键win+R，输入“cmd”按回车）输入ollama 按回车，如果显示和下图一样表示安装成功

第二步：把DeepSeek模型抱回家

1. 回到Ollama网站，点击右上角的“Models”按钮。
2. 在搜索栏输入“DeepSeek”进行搜索，找到DeepSeek-r1，咱们这次要的是7b模型，直接点进去，然后点击右边的复制按钮，把下载命令复制下来。

3. 回到刚才的cmd界面，把复制的代码粘贴进去，再敲一下回车，接下来就耐心等待模型下载吧。当看到“success”字样，就代表下载完成咯！

第三步：想要可视化界面？请chatboxai来助力

chatboxai是个超实用的大模型可视化工具，有了它，就能创建一个直接和大模型对话的窗口。

1. 下载chatbox，链接同样在文末，大家自行下载就可以 ，下载并完成安装。

2. 安装好后，按照下图进行操作，添加模型并完成配置。

到这儿，本地部署就大功告成啦！大家可以尽情享受Deepseek带来的便捷，再也不用担心网络和服务器的问题！

好啦，以上就是DeepSeek本地部署的全部流程，是不是超级简单？大家赶紧动手试试。要是过程中有任何问题，欢迎随时留言。如果这篇教程帮到了你，记得点赞+在看，你们的支持就是我持续更新的最大动力！

Ollama和chatbox下载地址：https://tool.nineya.com/s/1ij2vkn00

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