有必要本地部署吗？普通人上手 Deepseek 的实用攻略

近期，DeepSeek 作为人工智能领域一颗新星，冉冉升起，引发业界广泛关注。这款由深度求索公司开发的AI工具，以其强大的功能和广泛的应用前景，迅速成为科技圈的新宠，相信在春节期间也刷爆了大家的朋友圈。

作为研发同学，应该不仅仅了解一些新闻报道，更想上手亲自体验一下，那该如何操作呢？

最近花时间研究了下，上手体验 DeepSeek 有以下几种推荐方式：

1、访问 DeepSeek 官方网站

这是最直接的方式，访问 DeepSeek 官方网站 (https://www.deepseek.com/) 可以获取最新产品信息、技术文档和 API 接口说明。

部分功能可能提供在线体验或 Demo 演示，方便快速了解 DeepSeek 的能力。

用户注册&登录后，然后点击“开始对话”就可以使用。

手机版 APP 体验应用同样如此。

2、本地部署

即在自己的电脑上装一个DeepSeek，也是本文介绍的重点内容。

这种方式适合的人群为：

• 1）需要保证数据安全，不能联网； 
• 2）对于性能的忍受度较高；
• 3）只需要普通的AI功能。

2.1  安装 Ollama

关于 Ollama：

项目地址：https://github.com/ollama/ollama

官网地址：https://ollama.com/

模型仓库：https://ollama.com/library

此文撰写时项目最新版本：v0.5.7

简单来说， Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。可以将其类比为 docker（同基于 cobra (opens new window)包实现命令行交互中的 list,pull,push,run 等命令）。

打开官网之后点击Download按钮下载并且安装。

2.2 选择 DeepSeek 版本

安装好Ollama之后就可以研究下载哪个版本的DeepSeek了。

这里可供下载的有很多版本，其中比较推荐的是R1和V3。

两版本的区别：

• R1提供了从1.5B到671B不同大小的模型，
• V3只有671B，而671B需要的电脑性能较高

这里建议大家可以直接安装并且部署R1模型，直达链接：https://http://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b

2.3 安装 DeepSeek 模型

可以看到R1有7个版本，其中最小的是1.5b，它需要的内存大小约为1.1GB，这个要求对电脑要求较低，大家可以作为尝试。

选择 deepseek-r1 的 1.5b 版本之后， 复制按钮一键完成复制，然后打开终端运行。

安装完成之后，即可输入问题进行交互了。

2.4 问答 DeepSeek 交互

接下来，我们尝试输入两个简单问题来进行交互吧~

2.5 模型管理

经过上面的步骤，我们安装了一个 “deepseek-r1:1.5b” 模型

Ollama 安装之后，后期模型管理交互可以通过命令来进行，常见命令如下：

• ollama list：显示模型列表。
• ollama show：显示模型的信息
• ollama pull：拉取模型
• ollama push：推送模型
• ollama cp：拷贝一个模型
• ollama rm：删除一个模型
• ollama run：运行一个模型

Ollama 安装之后，只是相当于把一个舞台搭好了，想要在本地玩转模型，需要自行选择安装模型就好了。

前边提到过，官方提供了一个模型仓库：https://ollama.com/library，在这里你可以找到你想要运行的模型。

好了，搞定！

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