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 Window本地私有化部署教程”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。下面按实际采用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，便于大家直接对照操作。

目录

• 前言
• 软件介绍
• windows本地部署
• 一、安装Ollama
• 二、安装DeepSeek-r1模型
• 三、安装图形化交互界面
• 总结

前言

在这个场景下，最近大火的国产AI大模型Deepseek大家应该都不陌生。除了在手机上安装APP或借助官网在线体验，其实我们完全能够在Windows电脑上进行本地部署，从而带来更加便捷的采用体验。 之前也提到过，本地部署AI模型有很多好处，比如：隐私安全——所有数据都保存在本地，不用担心泄露敏感信息；响应速度快——官方或第三方服务由于访问量大，常常会导致卡顿，而本地部署能避免这种延迟问题。

结合项目来看，要在本地部署DeepSeek R1大模型同时不难，只需安装开源工具Ollama，它能够兼容各种AI模型的运行。

结合项目来看，若觉得在终端里与AI交互不够直观或美观，还能够再安装一个图形化界面，就能像与ChatGPT一样，在网页上与大模型对话了。

软件介绍

Ollama

落到代码里，Ollama是一个开源软件，常用来在本地电脑设备上下载、部署和采用大模型（LLM）。它提供了丰富的LLM库，如llama、qwen、mistral以及DeepSeek R1等，同时且兼容不同参数规模的模型，以适配不同性能的电脑设备。Ollama虽然兼容直接采用LLM，但仅能在命令行中进行对话，交互功能有限，因此需配合其他工具采用。通俗理解为用来便于本地部署大模型采用的工具，实现离线采用和数据得到安全保护。

DeepSeek R1

从实现思路看，DeepSeek R1是一个大模型，常用来本地部署。借助Ollama和CherryStudio，用户能够在本地电脑上部署和采用DeepSeek R1，从而实现离线采用和隐私保护。DeepSeek R1在本地部署时，不需依赖高设置的GPU，较低参数规模的模型甚至不需独立显卡也能够在电脑运行。

CherryStudio

理解这一步时，CherryStudio是一个可视化界面工具，内置了多个大模型服务商，用户只需进行轻松的设置即可采用大模型。它使得交互操作更加便于，用户不需在命令行中进行对话。借助设置Ollama模型，CherryStudio能够提供更友好的用户界面，使得本地部署的大模型更容易采用。通俗理解为就是一个与AI交互的界面，界面上能够选择你部署好的不同AI模型(如deepseekR1等)进行采用。

windows本地部署

一、安装Ollama

1、访问Ollama的官网：（链接已移除）

2、下载好后，鼠标右键以管理员身份运行

3、点击install安装，默认安装在C盘，所以C盘最好预留出空间来，最低4GB的存储空间.

4、安装好之后，我们按住Win+R键，在运行框中输入cmd打开Windows系统自带的终端界面：

5、随后输入ollama回车，看到下面信息即为安装成功！但现在还没有AI模型，下一步将会教你借助ollama安装DeepSeek R1模型。

二、安装DeepSeek-r1模型

1、访问ollama 提供的模型下载地址：（链接已移除）

DeepSeek-R1模型设置要求

从实现思路看，大家能够根据自己的需求和资源设置选择模型进行下载，下面是不同版本模型版本对性能设置要求。

1.5B版本

• CPU：最低4核，建议多核处理器
• 内存：8GB以上
• 在这个场景下，硬盘：3GB以上存储空间（模型文件约1.5-2GB）。
• 落到代码里，显卡：非必需，若采用GPU加速，建议4GB以上显存的显卡（如GTX 1650）
• 适用场景：低资源设备部署（如树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成（聊天机器人、轻松问答）、嵌入式系统或物联网设备

7B版本

• CPU：8核以上，建议现代多核CPU
• 内存：16GB以上
• 硬盘：8GB以上
• 显卡：建议8GB以上显存的显卡（如RTX 3070/4060）
• 适用场景：本地开发测试、中等复杂度NLP任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统

8B版本

• CPU：8核以上
• 内存：16GB以上
• 硬盘：8GB以上
• 显卡：建议8GB以上显存的显卡（如RTX 4090或A5000）
• 适用场景：需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）

14B版本

• CPU：12核以上
• 内存：32GB以上
• 硬盘：15GB以上
• 显卡：16GB以上显存的显卡（如RTX 4090或A5000）
• 适用场景：企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成（书籍/论文辅助写作）

32B版本

• CPU：16核以上（如AMD Ryzen 9或Intel i9）
• 内存：64GB以上
• 硬盘：30GB以上
• 显卡：24GB以上显存的显卡（如A100 40GB或双卡RTX 3090）
• 适用场景：高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理（需结合其他框架）

70B版本

• CPU：16核以上
• 内存：64GB以上
• 硬盘：30GB以上
• 显卡：40GB以上显存的显卡（如多张A100/H800等专业卡）
• 适用场景：高性能场景、需平衡质量与成本

671B版本

• CPU：16核以上
• 内存：64GB以上
• 硬盘：30GB以上
• 显卡：40GB以上显存的显卡（如多张A100/H800等专业卡）
• 结合项目来看，适用场景：尖端领域（药物研发、复杂系统模拟），适合云服务或科研机构

2、我这里下载1.5b的轻量级deepseek模型进行演示,如下所示命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b

3、输入问题，马上就能收到回答，速度挺快的：

三、安装图形化交互界面

1、首先下载一个叫 Cherry Studio的软件，这个软件常用来与AI交互的可视化界面。如下所示图。网址： （链接已移除）

2、右键管理员身份运行安装“Cherry-Studio-0.9.19-setup.exe”软件即可。

3、安装好后，桌面双击运行该软件，进行设置添加deepseek模型

4、选择deepseek模型进行对话

5、现在就能够用界面跟AI交互啦

总结

落到代码里，看到这里，相信你对DeepSeek 本地化部署又一定了解了；其实部署不难，如果你是个人搭建体验的话，也不用再为性能和本地硬件资源发愁；恰好你有充足的算力和技术储备，本地部署也是个很不错的选择。不过，在整个过程中，我想和你分享的不仅仅是这些技术细节。而是一个中国团队能做出世界级大模型，一个需 +86 才能注册的大模型。很庆幸，我们能作为中国 AI 技术进步的见证人。当然，暂时的领先不是终点。但 DeepSeek 给我们带来的，是“中国也能够”这份信心。这，才是我们真正要守护的希望。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多兼容脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

• Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)
• Linux 服务器本地部署 DeepSeek-R1 大模型同时在远端Web-UI访问保姆级教程
• 在linux服务器本地部署Deepseek及在mac远程web-ui访问的操作
• deepseek本地部署流程(解决服务器繁忙以及隐私等问题)
• 借助Docker为本地DeepSeek-r1部署WebUI界面的完整教程
• 本地私有化部署DeepSeek模型的详细教程
• 在本地更快部署deepseek的操作指南(3分钟极速部署)
• DeepSeek本地部署+可视化WebUI的实现(图文教程)
• DeepSeek本地部署+可视化WebUI的实现(图文教程)
• DeepSeek本地部署流程详细指南
• 0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程