DeepSeek是一个优秀的语言模型，本地部署DeepSeek可以让用户在本地服务器上使用该模型，提高数据隐私性和模型运行的稳定性。本文将详细介绍如何在本地服务器上部署DeepSeek。

一、部署前准备

1.硬件要求

在开始部署之前，你需要确保你的电脑满足一定的硬件要求。以下是不同级别模型对应的硬件配置参考：

基础级 ：16GB 内存 +RTX 4060 显卡，可流畅运行 7B 参数模型。

旗舰级 ：32GB 内存 +RTX 4090 显卡，能够驾驭 14B 模型。

战未来 ：64GB 内存 +RTX 5090 D(32GB 显存)，32B及更高的模型也可尝试一下。

如果您的硬件配置较低，也可以尝试部署较小版本的DeepSeek模型，但模型性能可能会受到影响。

2.软件准备

Ollama：Ollama是一个用于在本地运行AI模型的工具，支持DeepSeek模型的部署。访问Ollama官网下载并安装适合您操作系统的版本。

模型文件：DeepSeek模型文件可以从Ollama官网或HuggingFace模型库等渠道获取。根据您的硬件配置选择合适的模型版本，如1.5B、8B、14B、32B等。

二、部署步骤

1.安装Ollama

下载Ollama主程序，网址：。选择适合您操作系统的版本进行下载。

安装Ollama主程序，安装完成后在电脑开始页面启动Ollama，查看任务栏是否有Ollama图标，表示Ollama已启动。

2.部署DeepSeek模型

打开Ollama官网，在搜索栏搜索“DeepSeek-R1”，选择适合您的模型版本，并复制相应的安装命令。

打开命令行窗口(Windows可按Win+R键，输入“cmd”打开)，粘贴并运行复制的命令，开始下载并安装DeepSeek模型。例如，安装8B版本的命令为：ollama run deepseek-r1:8b。

等待模型下载完成，Ollama会自动激活模型，您可以在终端中与模型进行对话测试。

3.可视化界面搭建

安装浏览器插件PageAssist，以Chrome浏览器为例，进入Chrome应用商店，搜索并安装PageAssist扩展。

点击安装好的扩展，进入主界面后，点击右上角的设置按钮，可更改界面语言为中文，最后点击保存。

在左上角选择已安装的DeepSeek模型，即可在浏览器中与模型进行对话。

三、测试与优化

功能测试：在终端或浏览器中与DeepSeek模型进行对话，测试其功能是否正常。

性能监控：使用nvidia-smi监控GPU使用情况，使用htop监控CPU和内存使用情况。

模型优化：根据实际应用需求，对模型进行微调或优化，如剪枝、量化等，以提高性能和减少资源消耗。

四、注意事项

本地部署的DeepSeek模型是蒸馏版的模型，并非完整满血的版本，运行速度受硬件配置影响，性能越强的显卡，运算效率越高。此外，还需确保您的C盘有足够的空间安装Ollama及后续的大模型，建议C盘空间≥12G。如果在部署过程中遇到问题，可以尝试重新运行部署代码或检查网络连接。

通过以上步骤，您就可以在本地服务器上成功部署DeepSeek模型，享受专属的AI助手服务。