引言

随着人工智能技术的迅猛进步，越来越多的用户开始关注如何将大型模型部署在本地。DeepSeek作为一款备受推崇的开源大语言模型，不仅性能卓越，还提供了便捷的本地部署选项。通过这一方案，用户能够在确保数据安全的同时，充分利用本地资源高效运行模型，而且还能最大程度上保护用户的隐私，下面我我们就开始一步步的教会大家部署教程。

一、环境准备

1. 硬件需求：DeepSeek的最低配置要求为：CPU必须支持AVX2指令集，并配备至少16GB的内存和30GB的存储空间。若要充分发挥其性能，推荐使用NVIDIA GPU，如RTX 3090或更高版本，并配备32GB内存和50GB存储空间。
2. 环境依赖：支持Windows、macOS或Linux。

二、安装Ollama

Ollama是一款开源工具，旨在为本地运行和部署大型语言模型提供便捷，它可以支持多种模型，可以运行Qwen、Llama、DeepSeek-R1、Llama 3.3、Phi-4、Mistral、Gemma 2 等多种先进的语言模型，接下来就是如何下载安装Ollama，我这里用的是win10系统。

• 进入Ollama官网：直接点击进入，如果下载太慢的话，可复制URL到迅雷，实测很快。
  
• 下载完成后，按下win+R打开控制台输入下面命令，如果有下面反馈命令，恭喜Ollama安装成功。

ollama -v

三、安装Deepseek r1模型

1.选择模型版本

安装完了Ollama之后，接下来就是安装本地deepseek-r1模型，回到Ollama官网，点击Models,找到deepseek-r1，在下拉列表里面可以选择不同的版本，我这里因为电脑配置窘迫的原因选择的14b，如果兄弟们的电脑配置以及内存足够的话，可以尝试满血版本的671b版本。

2.下载deepseek模型

选择版本之后复制右侧的命令，如我这里选的是14b,ollama run deepseek-r1:14b，复制到控制台输入命令

如果出现上述success的提示，则代表deepseek模型安装成功。

3. 验证deepseek-r1是否安装成功

输入win+R打开控制台，输入ollama list

可以看到模型列表中就有刚才下载的deepseek-r1:14b。到这里，本地模型就已经完全配置完成了。

4.开始对话

输入win+R打开控制台，输入ollama run deepseek-r1:14b
可以看到deepseek回复了一个 Send a message (/? for help)，这就代表已经可以正常对话。

四、安装Cherry Studio

如果一直在控制台中输入对话命令，肯定会不方便，所以就需要一款适用的AI助手，这个时候就可以用到cherry studio，这款工具使用简单，自带大量提示词模板，省掉了我们需要针对不同场景优化提示词的时间；还支持生成图片、翻译、搭建个人知识库等诸多功能。

1. 下载安装

点击这里进入下载

2. 添加嵌入模型

3. 添加deepseek-r1模型到cherry studio

4. 开始正常对话提问

到这里本地部署完全结束了，以上均为个人经验安装，如有错误，欢迎指正。

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