本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！

合集 - AI(5)

1.本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！02-13

2.如何给本地部署的DeepSeek投喂数据，让他更懂你02-143.本地部署DeepSeek后，没有好看的交互界面怎么行！02-174.从“技术宅”到"机器人教父"，那个用机器人改变世界的年轻人02-215.spring官宣接入deepseek，真的太香了~02-24

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大家好，我是晓凡。

写在前面

最近DeepSeek太火了，以至于每个小伙伴都想试试。DeepSeek 的到来可谓是开启了全民AI热潮。

本以为DeepSeek本地化部署有多难，实际上验证后很简单，操作起来就像给电脑装个新软件那么简单，大约十多分钟可完成本地部署。

今天咱们来聊聊如何在自己的电脑上本地部署 DeepSeek-R1-1.5B 模型。

一、为啥要部署 DeepSeek-R1-1.5B？

在做的小伙伴可能跟我一样在使用DeepSeek时，经常遇到“服务器繁忙，请稍后再试。”

先说说为啥我推荐这个版本吧。DeepSeek-R1-1.5B 是一个轻量级的模型，参数量只有 15 亿，听起来是不是很“迷你”？但别小瞧了它，这可是个“小而精”的家伙。它只需要 3GB 的显存就能运行，这意味着即使你的电脑配置不高，也能轻松驾驭它。而且，它在数学推理方面表现相当出色，甚至在某些基准测试中超过了 GPT-4o 和 Claude 3.5。当然了，如果你电脑配置更高，可以尝试其他版本。

二、DeepSeek 不同版本模型硬件要求

以下是 DeepSeek 不同版本模型的硬件要求，小伙伴们可以结合自己电脑配置选择版本

模型版本	参数量	显存需求（FP16）	推荐 GPU（单卡）	多卡支持	量化支持	适用场景
DeepSeek-R1-1.5B	15亿	3GB	GTX 1650（4GB显存）	无需	支持	低资源设备部署（树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成、嵌入式系统
DeepSeek-R1-7B	70亿	14GB	RTX 3070/4060（8GB显存）	可选	支持	中等复杂度任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统
DeepSeek-R1-8B	80亿	16GB	RTX 4070（12GB显存）	可选	支持	需更高精度的轻量级任务（代码生成、逻辑推理）
DeepSeek-R1-14B	140亿	32GB	RTX 4090/A5000（16GB显存）	推荐	支持	企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成
DeepSeek-R1-32B	320亿	64GB	A100 40GB（24GB显存）	推荐	支持	高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理
DeepSeek-R1-70B	700亿	140GB	2x A100 80GB/4x RTX 4090（多卡并行）	必需	支持	科研机构/大型企业（金融预测、大规模数据分析）、高复杂度生成任务
DeepSeek-671B	6710亿	512GB+（单卡显存需求极高，通常需要多节点分布式训练）	8x A100/H100（服务器集群）	必需	支持	国家级/超大规模 AI 研究（气候建模、基因组分析）、通用人工智能（AGI）探索

三、晓凡硬件配置

• CPU：AMD Ryzen 7 5800H with Radeon Graphics 3.20 GHz

• 内存：16GB

• 操作系统：Windows 11

• 硬盘空间：500G，剩余335G

  

四、部署步骤

4.1 下载并安装Ollama

访问官网：https://ollama.com/ 下载

或者直接到GitHub下载

安装文件OllamaSetup.exe大约745MB。

注：如果下载过于缓慢可以使用迅雷之类的加速下载；(晓凡将软件打包放网盘了，有需要的小伙伴可在文章末尾自取)

双击OllamaSetup.exe进行安装：

4.2 检验Ollama是否安装成功

命令行输入 ollama -v 命令，出现如下版本号说明安装成功

4.3 通过 Ollama 拉取 DeepSeek 模型

这里我选择是的1.5b，整个模型大小1.1 GB。

• 1.5B：适用于轻量级任务，如边缘设备（如智能手表、物联网设备）上的简单交互、小型智能问答系统等。目前开源的最小版本。
• 671B：主要用于大规模云端推理，适合科研分析、数据挖掘等需要处理海量数据的复杂任务。目前开源的最强版本

更多版本可以在这里查看：https://ollama.com/library/deepseek-r1 。

命令行输入：ollama run deepseek-r1:1.5b 拉取DeepSeek模型

整个拉取过程还是比较丝滑的，5到6分钟后看到【success】字样，代表成功安装DeepSeek R1，然后就可以与DeepSeek对话了

4.4 与DeepSeek对话

通过上面步骤之后，我们就可以愉快的与Deep Seek对话了，如输入：程序员如何避免35岁焦虑？

4.5 安装WebUI

使用命令提示符与DeepSeek对话并不友好，为了更好的体验，我们可以安装WebUI，这里使用的是浏览器插件：Page Assit

（如果小伙伴找不到在哪下载Page Assit插件，晓凡打包放网盘了，可在文章末尾自取）

启动ollama服务后，输入快捷键【ctrl + shift+L】快捷键即可打开WebUI页面

刚安装Page Assit 插件， 需要进行一下如下设置

设置完成后，选择模型就可以与DeepSeek对话了

五、实际应用场景：DeepSeek-R1-1.5B 能干啥？

别看 DeepSeek-R1-1.5B 体积小，它可一点都不“弱”。它非常适合用在一些轻量级的任务上，比如：

• 智能客服：在小型企业或者个人项目中，它可以快速回答客户的一些常见问题，提高服务效率。
• 语言学习：你可以用它来练习语言表达，比如输入一个中文句子，让它生成英文翻译。
• 创意写作：如果你是个作家或者文案策划，它可以帮你快速生成一些创意片段或者文案初稿

六、小结

小伙伴们，是不是觉得本地部署 DeepSeek-R1-1.5B 模型超简单？只要按照上面的步骤操作，你就能让自己的电脑拥有一个“智能助手”。

而且，这个模型不仅运行速度快，还能在很多场景中发挥大作用。快去试试吧！

DeepSeek本地部署相关软件下载：

【DeepSeek本地部署软件.zip】
链接: https://pan.quark.cn/s/727f5d8e8392

本期内容到这儿就结束了，希望对您有所帮助。

我们下期再见 ヾ(•ω•`)o (●'◡'●)