在人工智能技术飞速发展的今天，越来越多的企业和开发者开始将先进的AI模型引入到自己的业务和应用中。然而，云端部署虽然便捷，却常常面临数据隐私、网络延迟和定制化需求等挑战。正是在这样的背景下，本地化部署成为了一个备受关注的解决方案。
DeepSeek作为一款强大的AI工具，其本地化部署不仅能够满足企业对数据安全的高要求，还能提供更高的灵活性和控制权。本文将带你深入了解如何将DeepSeek部署到本地环境中，从环境准备到配置优化，一步步解锁AI的潜力，助力你的项目在本地环境中高效运行。
为什么选择本地化部署？
在介绍具体部署步骤之前，我们先来探讨一下为什么越来越多的团队选择将DeepSeek部署在本地。无论是出于对数据隐私的重视，还是对系统性能的极致追求，本地化部署都提供了云端无法比拟的优势。接下来，我们将详细探讨这些优势，并为你提供一份全面的本地化部署指南。
第一步：下载安装ollama
我们可以先去ollama官网进行下载，也可以去github上下载（国内这里下载会快点）；
github下载链接：
https://github.com/ollama/ollama
安装，直接下一步就行；
第二步：下载deepseek
ollama官网搜索deepseek，选择deepseek-r1;
由于本地电脑显卡以及内存不大，所以选择了最小的模型进行示例：
运行命令
ollama run deepseek-r1:1.5b
此时已经简单部署了deepseek。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40358970/article/details/145468982?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25220a8cbc57bdb35843367094136a95f6b4%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=0a8cbc57bdb35843367094136a95f6b4&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-11-145468982-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E5%91%BD%E4%BB%A4
