deepseek本地部署流程(解决服务器繁忙以及隐私等问题)实践整理
平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“deepseek本地部署流程(解决服务器繁忙以及隐私等问题)”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际使用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，方便你直接对照操作。
前文
由于官网deepseek老是出问题
所以我决定本地部署deepseek
很轻松，不需有什么特殊技能
正文开始
Ollama
首先到这个ollama的官网
goto-Ollama
然后点击中间这个大大的Download
随后再次点击中间这个大大的Download for Windows
等待下载完成
下载完成
完成后去自己的下载目录文件夹里找下载好的文件，双击打开
点击Install
等待安装完成
安装完成
安装完成后查看任务栏向上小箭头
羊驼图标就是ollama的进程
然后进行下一步（不要关ollama进程）
ChatBoxAI
打开它的官网
goto-ChatBoxAI
然后点击这个免费下载 (for Windows)
下载开始，等待下载完成
下载完成
打开自己下载文件夹
双击打开下载好的文件
下一步
选个安装位置，点浏览
然后就会打开这个
在里面找好自己的目录，点确定
就会跳回这个界面，点安装
等待安装完成
安装完成后，点完成，稍等一会
实际处理时，就会出现这个界面（这就是以后跟deepseek对话的地方），关了它进行下一步骤
DeepSeek-R1
拉取模型需在命令行里操作
同时按下Win+R启动运行命令窗口
输入cmd
回车
出现这个（命令提示符）窗口，然后输入以下命令
ollama --version
然后就会出现如上提示
落到代码里，若是这样的，那就说明你没输对命令，如果反复检查是输对了，那你只能回到Ollama章节把那一章的内容重来一遍了
goto-Ollama
然后再次回到Ollama的官网（不要关闭命令提示符）
点击Models（左上角）
理解这一步时，随后自己选自己的AI，一般就是第一个显示的那个AI-deepseek-r1
点击deepseek-r1
点击下拉框选择适合自己的蒸馏版
选择哪个呢，在Decide章节，自行阅读后选择
选好之后点击上图红框中的copy按钮
回到命令提示符中，点击右键复制内容
好了之后回车
等待拉取模型
模型拉取成功（这里的success表示成功）
随后在命令行里会出现Send a message字样，然后不用管它了
下一步
组装
打开桌面上的ChatBoxAI
点击设置
打开模型提供方下拉框
选择上图红框中这个Ollama API
打开模型下拉框
可以看到这里有我们刚刚拉取的deepseek，选择它
保存
这里也变成自己刚刚拉取的AI了
然后输入一个试试
以后自己打开ChatBoxAI就可以开始对话了
关闭会自己杀死AI进程
Decide
- CPU: 至少 8 核，建议 16 核或以上。
- GPU: 至少 16GB 显存，建议 24GB 或以上（如 NVIDIA RTX 3090、A100 等）。
- 内存: 至少 32GB，建议 64GB 或以上。
- 落到代码里，存储: 至少 100GB SSD，建议 NVMe SSD 以加快加载速度。
- 从实现思路看，小型蒸馏版: 适合低资源环境，显存需求约 8GB，内存需求约 16GB。（1.5b、7b、8b）
- 中型蒸馏版: 显存需求约 16GB，内存需求约 32GB。（14b）
- 大型蒸馏版: 显存需求约 24GB，内存需求约 64GB。（32b）
- 需求设置更高的蒸馏版不建议个人拉取本地部署采用
- 实际设置可以更低，不过可能会降低设置根据设置自己选择即可
- 好了，至此就完成了deepseek的本地部署了
总结
在这个场景下，总的来说，deepseek本地部署这部分内容适合结合实际项目边做边理解。先抓住核心思路，再逐步补上细节和边界处理，最后效果会更稳定，也更容易复用。
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