deepseek一直服务器繁忙教你本地部署丝滑使用

因 DeepSeek 的迅速走红，大量用户涌入访问，致使官方服务器不堪重负，多次出现宕机状况，这无疑极大地影响了用户体验。

本文将为大家详细讲解怎样在本地完成 DeepSeek 的部署，以便大家能随时随地畅快使用 DeepSeek。

在此先进行一些知识普及：

实际上，我们在本地部署的并非真正的 DeepSeek 大模型，而是经过蒸馏处理的模型。若要部署真实的 r1 或 v3 版本，通常是企业级才会涉及的应用。

Ollama 的下载与安装

Ollama 作为一款轻量级的本地 AI 模型运行框架，能够支持在本地运行各类开源大语言模型，像 Llama、Mistral 等都不在话下。

只需在浏览器中输入网址： https://ollama.com/ ，然后根据自身系统选择对应的版本进行下载即可。

完成安装后，Ollama 便已启动运行。它依托 CMD 命令工具，我们可通过在命令行输入 “ollama” 指令，来确认其是否成功安装。

要是呈现出类似下图的信息，那就意味着顺利下载安装完成。

安装 DeepSeek - r1 模型的步骤，还是要在刚刚的 Ollama 网站完成。于网站内找到 Model 区域，然后选中 deepseek - r1 模型。

当搜索时，会出现多个版本，它们的差异主要体现在参数方面。

具体有 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 等不同参数版本。

每个版本所对应的内存需求各不相同。

要是你电脑的运行内存是 8G，那么可以下载经过蒸馏处理的 1.5b、7b、8b 版本模型。

要是你电脑的运行内存达到 16G，就能够下载 14b 蒸馏后的模型。

在此次操作中，我挑选的是 14b 模型，一般来说，参数越大，使用 DeepSeek 所能获得的效果也就越佳。

通过输入 “ollama run deepseek - r1:14b” 指令来执行下载操作。

我在操作过程中，首次尝试遭遇了失败，反复进行了两次，才最终成功。

我们还能够在命令行输入 “ollama list”，以此来确认模型是否成功下载。若出现如下图所示的内容，便意味着模型已成功下载。

在命令行里键入 “ollama run deepseek - r1:14b”，以此来启动模型。

一旦成功启动，我们就能输入想要询问的问题。此时，模型会先展开深度思索（即 think 标签所涵盖的部分），思索完毕后，便会给出问题的答案。

注意：ollama默认是将模型下载到C盘的

ChatBox 的下载与安装

Chatbox AI 官网宣称其为办公学习的得力 AI 助手，是一款全平台的 AI 客户端，官方提供免费下载。

利用 ollama 完成模型下载后，我们固然能够在命令行中运用 deepseek，但命令行的操作形式在美观度上有所欠缺。鉴于此，我们不妨借助 ChatBox。它具备美观的用户界面（UI），只需接入 ollama 的 Api，即可投入使用。

ChatBox 支持多平台下载，我在此选择的是 Windows 版本进行下载。

安装启动后，点击设置

模型提供方选择ollama API

然后现在可以选择模型了

能成功使用