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　　没错！这篇博客的标题就是使用DeepSeek给予的灵感，最终结合自身的对比衡量，使用了较喜欢的标题。（如果冲着教程，建议直接查看“部署步骤”）

　　DeepSeek在2025年春节期间突然爆火出圈，推出了自研的千亿参数级大模型DeepSeek-R1，具备多模态理解、复杂推理和持续学习能力，支持长上下文处理（最高128K tokens）。DeepSeek掀起了一批暴热的流量，放眼世界，DeepSeek无疑是一部伟大的作品。

　　对飙openAI o1正式版，DeepSeek的诞生标志着国产大模型能够在世界AI领域具有先进性、可塑性和发展性。

　　在目前DeepSeek的网站中，极不稳定，总是服务器繁忙，这时候本地部署就可以有效规避问题。

　　保姆级教程来啦！我们的目标是要将DeepSeek在本地部署，能够在不联网的情况下使用DeepSeek帮助我们解决问题。老规矩，三步走。

　　我们要将DeepSeek部署到本地，至少先安装基础能力，Ollama 是一个开源框架，可以非常便捷部署和运行大型语言模型。【ollama官网】

　　进入官网，点击Download，网站会根据系统类型匹配下载包的系统类型。（有macOs、windows、Linux）

　　安装完毕后，打开cmd，输入命令ollam。如果出现ollama相关的命令集合，则第一步顺利完成！

　　回到ollama官网，在搜索框输入“deepseek-r1”，去下载r1大模型。

　　这里先选择一下模型的量级，我这里选择了7b。（越大越强大，但配置要求更高，自己玩的线b足够，如果电脑性能较差建议1.5b）

　　途中可能会越来越慢，最终速度可能会定在200kb/s左右，这里分享一个小技巧。如果一直很慢甚至停滞不前，可以ctrl+c一下，继续执行刚才的命令。（有断点续传，每次初始加载会突破峰值）

　　下载完毕后，就可以和它对线b的量级属实有些不够，但也算是完成了本地部署。

　　但是，用cmd去交流有些粗糙了吧，是否可以在本地运行一个web应用，从而实现UI可视化呢！

　　最简单的方式，我们使用Chatbox AI快速载入模型，即可使用本地的DeepSeek-r1模型。首先点击“启动网页版”。【Chatbox AI官网】

　　在Model选择中选择“deepSeek-r1:latest”，不同的版本可能名称不同，选就对了。其他的配置项都按照预设，点击“save”即可。

　　最终，我们可以看到对话框载入了我们选择的deepseek-r1模型，尽情享用吧！

　　在选择Model时可能出现以下情况，下拉框中并没有任何模型。这是因为ChatBox认定系统中没有可用的模型。

　　这就配置一下ollama的远程服务了，打开cmd，分别执行以下命令，将本地与ollama的远程服务进行对接。（macOS）

　　最终关闭ollama，再重启，刷新页面，重新“Settings”就好了。

　　本地部署最大的好处是稳定，最大的劣势在于电脑没有强大的配置无法支撑完全体DeepSeek的大模型。说真的，本地部署纯粹只是玩儿一下，671b的完全体需要404GB空间以及强大的算力，是我们普通计算机远不能及的条件。在大量使用DeepSeek后发现，虽然DeepSeek完全体目前与GPT-4o有较大差距，但事物的发展总是需要时间的，这次DeepSeek给我国AI领域带了个好头，我相信DeepSeek的潜力，也相信我们国家的AI技术会越来越强。

　　在阿里云部署“满血版”DeepSeek模型，需合理配置硬件与软件环境。首先注册阿里云账号并申请GPU计算型ECS实例（推荐V100/A10/A100），配置安全组规则。接着安装NVIDIA驱动、CUDA及Python依赖库，下载DeepSeek模型权重并克隆代码仓库。通过FastAPI编写推理接口，使用Uvicorn运行服务，支持反向代理与HTTPS配置。最后优化显存、监控性能，确保高效稳定运行。

　　阿里云支持DeepSeek-V3和DeepSeek-R1全自动安装部署，小白也能轻松上手！

　　阿里云PAI平台支持DeepSeek-V3和DeepSeek-R1大模型的全自动安装部署，零代码一键完成从训练到推理的全流程。用户只需开通PAI服务，在Model Gallery中选择所需模型并点击部署，即可快速生成PAI-EAS服务，获取调用信息。整个过程简单快捷，适合各水平开发者轻松上手。

　　本文介绍如何在阿里云PAI EAS上部署DeepSeek模型，涵盖7B模型的部署、SDK和API调用。7B模型只需一张A10显卡，部署时间约10分钟。文章详细展示了模型信息查看、在线调试及通过OpenAI SDK和Python Requests进行调用的步骤，并附有测试结果和参考文档链接。

　　PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型

　　DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目，多次评测中表现优异，性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型（如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等）。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。

　　本文介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式及API接入。首先，通过下载Ollama平台部署DeepSeek-R1模型，提供7种不同参数版本（1.5b至671b），用户可根据硬件选择合适的模型大小。接着，文章详细描述了如何在终端运行命令启动模型，并通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API，实现本地和云端模型的交互。最后，提及了DeepSeek官网和集成工具如POE的使用，帮助用户更好地利用DeepSeek进行开发和应用。

　　零门槛本地部署！手把手教你用Ollama+Chatbox玩转DeepSeek大模型

　　本教程介绍如何在个人电脑上免费部署DeepSeek模型，无需高端显卡。通过Ollama和Chatbox两款轻量工具，用户可以在普通CPU上流畅运行大型语言模型。Ollama支持跨平台操作，提供一键式安装和模型管理；Chatbox则是多平台AI客户端，支持多种主流模型。教程涵盖Ollama和Chatbox的安装、DeepSeek模型的下载与配置，帮助你在本地轻松搭建智能助手，适用于学术研究、代码编写和日常问答等场景。

　　DeepSeek安装部署指南，基于阿里云PAI零代码，小白也能轻松搞定！

　　阿里云PAI平台支持零代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1大模型，用户可轻松实现从训练到部署再到推理的全流程。通过PAI Model Gallery，开发者只需简单几步即可完成模型部署，享受高效便捷的AI开发体验。具体步骤包括：开通PAI服务、进入控制台选择模型、一键部署并获取调用信息。整个过程简单快捷，极大降低了使用门槛。

　　本文将详细介绍如何在本地部署 DeepSeek 蒸馏模型，内容主要包括 Ollama 的介绍与安装、如何通过 Ollama 部署 DeepSeek、在 ChatBox 中使用 DeepSeek 以及在 VS Code 中集成 DeepSeek 等。

　　要在本地部署DeepSeek模型，需准备Linux（推荐Ubuntu 20.04+）或兼容的Windows/macOS环境，配备NVIDIA GPU（建议RTX 3060+）。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖，并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后，编写推理脚本进行测试，可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。

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