简单教程开启你的DeepSeek之旅

春节假期，科技产品中的佼佼者无疑非DeepSeek莫属。就连平时对科技新闻并不太关注的普通长辈们，也对其津津乐道。在这个科技热潮中，DeepSeek的火爆背后却面临着一系列挑战，如连续且高强度的网络攻击，使得其官网时常无法正常运行。尽管如此，随着华为等众多科技公司的支持，第三方平台纷纷接入DeepSeek的API，使得其在线使用变得更为稳定。对于追求新鲜体验的小雷来说，他更想尝试将DeepSeek大模型部署到本地。

在春节期间，小雷开始动手实践这一目标。
事实上，无论是DeepSeek还是其他大模型，要在自己的电脑上部署一个本地大模型，步骤并不复杂。
主要难点在于找到相应的资源和命令。
但是，需要注意的是，本地大模型的运行依赖于一定的硬件基础，以便提供良好的使用体验。
在硬件的基础上，还要借助一些工具软件来简化部署流程。
这里介绍一种使用Ollama桌面端应用和Docker的方法来实现本地大模型的部署。

可以从Ollama官网下载一个桌面端应用，这个应用相当于一个承载本地大模型的盒子。
在Ollama官网的模型库中可以找到许多开源大模型。
通过桌面端应用，可以方便地下载和安装模型数据。
小雷选择了DeepSeek-R1模型中的7b版本进行部署。
对于本地大模型而言，参数量越大自然越好，可以提供更精准的语言理解和更高质量的文本生成能力。
但这也依赖于电脑的计算能力。
因此，在部署过程中需要根据自己的硬件条件选择合适的模型参数。
一般来说，运行大模型的硬件需求较高，需要一定的显存、内存和计算资源。
对于个人部署而言，小雷建议选择在参数范围在1.5b-8b之间的模型较为适合。

模型数据拉取完毕后，系统会自动执行安装。
完成后就可以直接在PowerShell窗口调用刚下载的DeepSeek-R1模型。
通过输入问题并发送，本地大模型会进行推理并生成答案。
这样，DeepSeek-R1本地大模型的部署就完成了。
理论上，也可以按照同样的方法部署其他大模型。
每次打开电脑都需要打开PowerShell界面才能激活大模型，对于普通用户来说并不方便。
因此，小雷选择了使用Docker应用来安装一个更直观的交互界面，让DeepSeek-R1可以通过浏览器界面交互，并赋予它联系上下文的能力。
在安装完成后，就可以在网页上通过Open-WebUI组件使用本地大模型了。
整个部署过程虽然涉及一些技术细节，但系统的数据拉取和安装都是自动化的，主要困难在于搜索命令行和安装资源以及组件的拉取和安装过程中可能需要花费较多时间。

本地部署大模型的意义并不仅仅是为了新鲜好玩。
虽然现阶段的生成能力与在线大模型相比可能还有一定差距，但本地大模型的部署适合动手能力强的电脑用户尝试，能够带来一些功能上的便利。
毕竟本地大模型在系统底层中运行能够更好地与硬件结合。
对于普通用户来说，部署本身也算不上一件容易的事情，大模型的周边配套并没有想象中成熟。
因此小雷认为目前本地大模型更适合特定需求的用户使用或者作为技术探索的方向而非普通用户的日常使用工具。

总的来说小雷认为DeepSeek走开源道路主要是为了打响市场影响力吸引行业围绕它来建立完善的服务体系。
通过个人本地部署的需求促使更多行业关注和应用DeepSeek的技术未来随着技术的不断发展和完善本地部署这件事情或许本身就没有必要了。
总的来说对于普通用户而言目前阶段还是更倾向于使用在线大模型服务而对于本地大模型的部署则更适合技术爱好者或者特定需求的用户进行探索尝试。

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