由于春节期间DeepSeek的爆火出圈，其官网和相关API服务频繁中断服务，你可以考虑在本地使用Ollama框架部署DeepSeek的开源模型，以确保稳定的访问。以下是详细的部署教程，包括硬件要求：
一、硬件要求
根据模型的规模和复杂度，硬件要求如下：
| 模型规模 | 显存需求 | 适用硬件配置 |
|---|---|---|
| 1.5B | 4GB | 低端GPU（如NVIDIA GTX 1650） |
| 3B | 8GB | 中端GPU（如NVIDIA RTX 2080） |
| 7B | 16GB | 高端GPU（如NVIDIA RTX 3090） |
| 13B | 32GB | 多卡配置（如2x NVIDIA A100） |
| 671B | 80GB以上 | 多节点分布式训练（如8x NVIDIA A100） |
请根据您的硬件配置选择适合的模型规模。
二、软件要求
- 操作系统：支持Linux、macOS或Windows。
- Ollama：用于本地运行DeepSeek模型的框架。
- Docker（可选）：用于容器化部署，方便管理和运行模型。
三、安装Ollama
- 下载Ollama：访问Ollama官网，下载适合您操作系统的安装包。
- 安装Ollama：运行下载的安装包，按照提示完成安装。
- 验证安装：打开终端或命令提示符，输入以下命令以验证安装是否成功：
ollama --version如果显示版本号，则表示安装成功。
四、下载DeepSeek模型
- 拉取模型：在终端中执行以下命令，下载DeepSeek模型（以7B版本为例）：
ollama pull deepseek-r1:7b根据您的硬件配置，选择适合的模型版本。
五、运行模型
- 启动模型：在终端中执行以下命令，启动DeepSeek模型：
ollama run deepseek-r1:7b启动后，您可以在终端中与模型进行交互。
六、可视化界面（可选）
为了更方便地与模型交互，您可以使用Open Web UI：
- 安装Docker：如果尚未安装Docker，请先安装Docker。
- 拉取并运行Open Web UI：在终端中执行以下命令：
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main- 访问界面：在浏览器中访问
http://localhost:3000，即可使用可视化界面与模型交互。
- 访问界面：在浏览器中访问
七、性能优化与注意事项
- 内存管理：确保系统有足够的内存和存储空间，以避免运行时出现资源不足的问题。
- GPU加速：如果使用GPU，确保NVIDIA驱动已正确安装，并使用支持CUDA的显卡。
- 模型选择：根据硬件配置选择适合的模型版本，避免因硬件不足导致运行失败。
通过以上步骤，您可以在本地成功部署DeepSeek模型，确保在春节期间稳定使用。更多部署细节可以添加下方微信获取最新方案。
文章中提到的工具包在社群里都能搜索到。
微信扫一扫 
