完整版Deepseek从入门到精通附最全指令汇总+各版本安装包+一键整合包【245G】
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500T资源和其他各类资源分类整理完毕，软件合集也在这：
相信大家最近在使用deepseek的时候，经常会遇到这种服务器繁忙无法回答的情况。要想解决这个问题，除了不断刷新重试外，你还可以把它部署到你的本地电脑中，这样就算是电脑没联网也可以放心使用了！
本期我就教大家一种，非常简单的Deepseek本地部署方法，所有人都能听懂、都可以操作！
下载Ollama
网址：https://ollama.com/
首先，我们需要用到的是Ollama这款软件。这是一个免费开源的本地大语言模型运行平台，可以帮你把deepseek模型下载到你的电脑并运行。
它即支持Windows也支持MacOS，直接在官网点击下载即可，下载后傻瓜式安装完成后，在电脑中搜索cmd，打开后输入ollama并回车，如果看到的是这样的输出，就说明你已经安装成功了。
如果提示你找不到该命令，可以检查一下你系统的环境变量有没有配置Ollama的安装目录，如果已经有该配置，但还是提示你找不到该命令的话，重启一下电脑应该就可以了。
下载Deepseek模型
接下来我们到Ollama官网首页，点击这里的deepseek-r1，会进入到deepseek模型的下载主页，deepseek-r1目前主要有1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b，这几种不同量级的开源模型。
数字后面的b是英文billion，也就是十亿的首字母，整体代表的是模型的参数量，1.5b就是15亿参数，7b就是70亿参数，参数量越大意味着你得到的回答的质量也就越高。
但是参数量越大，所需要的GPU资源也就越高，如果你的电脑没有独立显卡，那么就选择1.5b版本。
如果有独立显卡，但显存是4G或8G左右的，可以选择7b或8b的版本。 确定好模型版本之后，只需要把对应命令粘贴到cmd终端回车，等待模型下载完成，然后自动运行就好了。
当你看到这个success的提示时，至此，deepseek本地版就部署好了。但现在只能在终端使用这种命令行式的方式进行对话，体验不太好。所以我们需要借助一些第三方工具，实现官网中的对话样式。
第三方UI客户端
网址：https://cherry-ai.com/
这里推荐大家使用Cherry Studio这款工具。它是一个支持多家大模型平台的AI客户端，使用它可以直接对接ollama API，实现窗口式的大模型对话效果。
首先，到官网下载软件，安装完成后，点击左下角的设置。在模型服务中选择ollama。首先把顶部的开关打开，然后点击底部的管理按钮。
在弹出的界面中添加你刚才下载的deepseek模型。然后回到首页的对话界面，这时就可以和deepseek进行对话了。
如果你安装了多个deepseek模型，也可以点击顶部进行切换。
模型测试
接下来，我们通过一个题目来测试一下模型回答的质量。题目很简单：一个挂钟敲六下要30秒，敲12下要几秒？正确答案是66秒。
我们首先来看一下1.5b这个模型的回答。可以看到回答速度非常快，但输出的答案很啰嗦，答案也不对。
接下来再看一下14b模型的结果，回答得很简洁，且结果也是正确的。首先确定了每敲一次的时间间隔，然后计算了敲击12次总共消耗的时间。
总结
从此我们也可以得出，参数量越多的模型，回答的质量也就越高、越准确。不过，即使你使用了700亿参数的版本，它也不是官网使用的deepseek r1，因为官网使用的是671b的纯血版deepseek。
你别看他的模型大小只有400GB，要想在本地运行该模型，你至少需要4块80G显存的A100显卡。这个成本对于个人来说基本是不可能实现的。所以，我们在本地运行这些缩小版模型的意义，更多的是折腾和体验。
不过对于个人使用来说，8b或32b的版本其实已经完全够用了，特别是在断网的情况下，它依然可以正常工作，而且不会出现服务器繁忙的情况。这一点是在线版本无法比拟的。
好了，今天的分享就到这里。如果你觉得这个教程对你有帮助，记得点赞、收藏，分享给更多的朋友。我们下期再见！
原文链接：https://blog.csdn.net/simayijia/article/details/145577577?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252292cdf893db0455a8db40cdc64431da5e%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=92cdf893db0455a8db40cdc64431da5e&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-18-145577577-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E9%83%A8%E7%BD%B2
