DeepSeek本地部署详细步骤教学指南
时间：2025-08-06
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DeepSeek本地部署详细步骤教学指南
深思熟虑的DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司打造的大语言模型LLM研发和应用平台。在部署前，请务必确认您的计算机满足以下基本条件：强大且稳定的服务器、足够的存储空间以及合适的硬件配置，例如高性能处理器和充足的内存。
* 操作系统：linux（推荐）或windows
* python版本：>=3.7
* 依赖包：pytorch（>=1.7.1）、transformers（>=4.0）
同时，你还需要准备一些其他相关的库，如numpy、pandas、scikit-learn等。
二、安装ollama
ollama是deepseek的依赖工具，你需要先安装它。以下是ollama的安装步骤：
- 访问[ollama官网](https://ollama.com/)，根据你的操作系统下载对应的安装包。
- 下载完成后，以管理员身份运行安装包进行安装。
安装完成后，使用命令 ollama 并按回车键，检查是否显示相关信息，以确认安装成功。
对于linux系统，你可以使用以下命令进行一键安装：
```bash
curl -fssl https://ollama.com/install.sh | sh
```
然后配置权限并启动服务：
```bash
sudo usermod -ag ollama $user
newgrp ollama
systemctl start ollama
systemctl enable ollama
```
对于windows系统，你需要下载安装包并进行双击安装。安装完成后，你可以在命令行使用“ollama list”命令查看已安装的模型。
三、下载并部署deepseek模型
接下来，你需要下载并部署deepseek模型。以下是具体步骤：
访问Ollama的DeepSeek模型库页面，根据你的电脑配置选择合适的模型版本。参数量越大的模型需要更多的GPU资源，适合显卡显存为或的用户；如果你的显卡显存更少，可以选择或参数较小的版本以节省资源。
在命令行中执行相应的命令以下载并运行模型。比如，如果你想下载版本的DeepSeek模型，只需键入特定指令即可。
```bash
ollama pull deepseek-r1:8b
ollama run deepseek-r1:8b
```
完成之后，系统将自动下载并启动模型服务。下载完毕后，可直接进入交互模式与模型交流。
四、测试deepseek模型交互
在命令行中，你可以通过输入问题来测试deepseek模型的交互。例如：
```bash
ollama run deepseek-r1:8b
```
当你提出问题时，请输入相关内容，我们的智能系统将立即提供详细解答。请稍等片刻，由于网络延迟可能造成响应迟缓，确保多进行几遍确认即可快速获取答案。
五、增强交互体验：安装open webui
为了提升用户体验，你可尝试安装open webui。这是一个基于Web的交互界面，让你能更加轻松地与DeepSeek模型交流。以下是安装指南：
- 访问open webui的官方文档页面，获取安装指令。
- 使用docker进行安装。如果你还没有安装docker，可以从docker官网下载并安装。
- 在命令行输入以下命令来运行open webui：
```bash
docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```
在本地浏览器中打开 http：//localhost：，登录WebUI界面，并注册为管理员以进行首次操作。
登录后，通过点击“添加本地模型”按钮，输入所需模型的名称及运行指令，确认无误后保存设置。随后，在主页上找到相应模型，并轻松启动与之交流的过程！
六、故障排查与优化建议
在执行并应用deepseek模型时，可能遭遇若干问题。这里提供了一些常见故障解决技巧与改进建议。
- 如果ollama服务无法启动，可以查看日志文件或使用“journalctl -u ollama -f”命令来查看服务状态。
- 如果模型加载失败，可以尝试重新初始化模型或检查网络连接。
为了提升性能，你可以依据硬件配置选择运行方式，例如仅使用CPU或结合CPU和GPU的混合方法。此外，运用定量分析模型也可有效降低内存需求。
通过以上步骤，你就可以成功地在本地部署deepseek模型，并与其进行交互对话了。希望这篇手把手教学对你有所帮助！
