使用Ollama本地部署DeepSeek实用指南

佚名 2026-10-31 10:30:01

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“采用Ollama本地部署DeepSeek”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。

1. Ollama下载安装

理解这一步时，Ollama是一个专为本地运行大型语言模型（LLM）而设计的开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型而设计。如：LLM、DeepSeek 等。

想要详细了解的能够在【更快掌握 Ollama 采用】了解

点击 Ollama下载网站进行下载

理解这一步时，安装后，能够先验证下是否安装成功采用【CMD】命令提示符，输入【ollama】，出现下面图片内容，说明已经安装成功了。

2.下载安装大模型

实际处理时，得到 Ollama下载网站，点击 Models 进入，搜索 deepseek-r1（能够按照自己的要求选择）

按照自己的机型去选择，不同的参数，采用的参数越大，采用的效果越好

版本	适配机型及特点	内存要求
1.5B	实际处理时，适合在个人电脑等设备运行。CPU 4 核以上，可选 GTX 1050 Ti 这类入门级显卡。适合短文本生成、基础问答等轻量级任务，可用来本地测试。	内存 8GB 以上，建议 16GB
7B / 8B	落到代码里，CPU 需 8 核以上，GPU选择， 7B 版本建议 RTX 2060，8B 版本建议 RTX 3060。适合文案、表格、统计等中等复杂度任务，也可用来本地开发和测试，处理文本摘要、翻译等任务。	内存 16GB 以上
14B	实际处理时，CPU 需 16 核以上，GPU 建议搭配 RTX 3090。适用来长文本生成、数据分析等复杂任务，对硬件性能要求较高，一般用来专业领域或企业级场景。	内存 32GB 以上
32B	理解这一步时，CPU 需 32 核以上专业 CPU，必须配备高性能 GPU。适合企业级复杂任务，多为专业机构采用。用来语言建模、大规模训练等超大规模任务。	内存 64GB 以上
70B	结合项目来看，CPU 需 64 核以上，GPU 必须是如 H100。适用来科研机构或大型企业进行高复杂度生成任务。面向更高级别的超大规模任务。	内存 128GB 以上
617B	在这个场景下，CPU 需 128 核以上的多路 Xeon 或 EPYC CPU，且必须配备多 GPU（如 8x A100）。对硬件要求极高，一般只有大型科研项目或超大型企业才具备运行条件。针对顶级语言模型的超大规模任务。	内存 256GB 以上