本地免费部署DeepSeek教程，个人PC都能安装（附软件）

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一、什么是DeepSeek R1

DeepSeek R1 是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）于2024年4月推出的智能助手，基于其自研的DeepSeek大模型构建，目前已经开源。

二、为什么需要本地部署

三、GPU和显存要求

关于显存使用的关键说明：

• 大模型的分布式 GPU 设置

  ：运行 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 需要大量显存，因此需要分布式 GPU 配置（例如，在多 GPU 设置中使用 NVIDIA A100 或 H100）以获得最佳性能。

• 精简模型的单 GPU 兼容性

  ：精简模型已经优化，可在显存需求较低的单个 GPU 上运行，最低要求仅为 0.7 GB。

• 额外的内存使用

  ：激活、缓冲区和批处理任务可能会消耗额外的内存。

四、本地化部署教程

1、下载软件

要在本地运行DeepSeek R1，我们将使用一个叫做Ollama的工具。

Ollama是一个免费的开源工具，允许用户在他们的计算机上本地运行大型语言模型（LLM）。它适用于macOS、Linux和Windows。

访问Ollama的官方网站：https://ollama/，点击“下载”按钮，下载完之后直接点击安装即可

官网下载非常慢，或者关注我们公众号后台回复获取安装包：Ollama

2、安装完成之后，进行版本查看

按快捷键win+X，选择“终端”，输入命令“ollama -v”

3、根据自己电脑的配置，选择要安装的版本

先在主页中点击“models”,然后看到一个就是deepseek-r1，直接点击进去，

这里选择的是14b，那命令是：ollama run deepseek-r1:14b，将该命令在一开始终端窗口执行，就可以直接下载了

到这里，DeepSeek已经安装好了，可是我们总不能再终端窗口下聊天吧，也太。。。。

四、可视化界面安装

1、打开Chatbox AI官网，点击免费下载，下载到本地之后直接点击安装即可

2、设置界面的语言

3、设置环境变量

按下快捷键win+X，按照下图顺序依次点击“系统”-“高级系统设置”-”环境变量“

在环境变量界面单击”新建“按钮，然后新建第一个用户变量：OLLAMA_HOST，变量值是：0.0.0.0，单击确定

新建第二个用户变量：OLLAMA_ORIGINS，变量值是：OLLAMA_ORIGINS，单击确定

4、设置模型

首先点击模型，在模型提供方选择：Ollama API，

下面模型选择，之前安装的模型：deepseek-r1:14b，点击保存

5、本地测试

确保本地环境变量和chatbox设置没有问题，进行聊天测试，可以正常沟通了。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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