DeepSeek腹地部署教程来了！只需一台电脑就能终了拜谒解放？
这个春节假期，要说“红得发紫”的科技家具，DeepSeek应该当之无愧。
以致平时对科技新闻绝不在意的长者们，也走过来问小雷有莫得传说过DeepSeek。在我的印象中，上一次AI大模子如斯潜入东说念主心的，照旧OpenAI的ChatGPT。
大富大贵的背后，是DeepSeek遭遇连气儿且高强度的集聚袭击，大部分时候官网都没见解闲居生成内容，即便关闭联网搜索，具备深度推理才能的DeepSeek-R1在线模子照旧无法闲居使用。好在，在华为等繁密科技公司的支柱下，第三方平台纷繁接入DeepSeek的API，让褂讪在线使用成为了可能。
不外这些渠说念本色上照旧线上拜谒，春节技能休息的小雷，还想玩一把更大的，比如把DeepSeek大模子部署到腹地。
于是，在春节技能，小雷动起手来执行了一下。
下载慢还得敲代码，打造“AI电脑”圮绝易事实上，不论是不是DeepSeek，想要在我方电脑部署一个腹地大模子，执行的才略并未几，难点在于寻找到对应的资源和号召。但需要疑望的少许是，腹地大模子虽说是仍是梭巡好的制品，但也需要有一定的硬件基础，体验才算得上好。
（图片来自Ollama）
领先，咱们不错到Ollama官网下载一个桌面端应用，这个应用尽头于一个承载腹地大模子的“盒子”，除了DeepSeek除外，你不错在Ollama官网的模子库中找到许多开源大模子。
Ollama桌面端并不提供任何收尾界面，想要将大模子下载到腹地，需要在Ollama官网的模子库当中找到对应模子的代码，复制到PowerShell（Win+R输入PowerShell回车通达）当中，就不错执行模子数据的拉取和装置。
（图片来自雷科技）
小雷选的是DeepSeek-R1模子当中的7b版块，也等于带有70亿参数的DeepSeek-R1模子，占用4.7GB。腹地大模子参数目越大当然是越好，不错提供更精确的谈话结伙和更高质料的文本生成才能，具备更强的逻辑推理和学习才能，同期学问储备和泛化才能。但腹地大模子依赖电脑筹划才能，每个东说念主对大模子的需求不同，不应该“硬来”。
一般来说，运行1.5B参数的模子最低需要4GB显存的GPU以及16GB的内存，若是够不上条目，则会强利用用CPU进行筹划，硬件职守更大，且推理的时刻会更长。而满血版的DeepSeek-R1参数目为671b，体积达到404GB，需要更高规格的筹划硬件才能职守得起，关于个东说念主部署需求，小雷提倡1.5b-8b参数最为合适。
（图片来自雷科技）
模子数据拉取完了，系统则会自动执行装置，完成之后就不错班师在PowerShell窗口当中班师调取刚下载的DeepSeek-R1模子，输入框填写问题发送，腹地大模子就会推理并生成。
到这里，DeepSeek-R1腹地大模子的部署就完成了，表面上天下也不错左证这样的行为去部署其它大模子上电脑。
但每次开启电脑都要通达PowerShell界面才能激活大模子，关于芜俚用户而言并不便捷，这个时候咱们需要给DeepSeek-R1装置一套更直不雅的交互界面。小雷礼聘了在Docker应用（图标是一个蓝色海豚）上添加一个Open-WebUI组件，让DeepSeek-R1不错通过浏览器界面交互，并赋予它联系高低文的才能。
具体来看，需要先下载Docker桌面端，按照默许的疏浚完成装置之后（可跳过账号注册等才略），再次通达PowerShell界面复制并执行以下这条教导，小雷帮天下省下去Github查找的时刻了：
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
若是是使用NVIDIA GPU的小伙伴，则需要使用以下这条教导：
docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda
拉取大模子文献和Open WebUI组件需要一个比较漫长的流程，尤其是集聚不太联想（或者莫得科学上网）的环境，下载器会赓续重试/切换认知，出现下载进程丢失的问题。
装置完成之后，Docker应用中就会出现一个Open-WebUI的有关组件，把它勾选启动，再点击“3000:8080”字样的伙同，系统就会跳转到网页。
（图片来自雷科技）
这个时候，你就得回了一台带有AI腹地大模子的果然的“AI电脑”了。
小雷体验了通盘部署流程，才略并不算复杂，系统的数据拉取和装置都是自动化的，主要照旧在搜索号召行和装置资源，以及拉取和装置组件时花了比较多的时刻，Ollama和Docker都不错通过百度搜索到，小雷也在上头提供了对应的跳转伙同，脱手才能且有风趣的诸君不错尝试尝试。
虽然了，腹地部署大模子的行为并不惟有这一个，像华为刚推出的ModelEngine等，具备一站式梭巡优化和一键部署的才能，应该是面向企业端的开发器用。
离线使用是善事，但生成才能不如云霄版国内的AI大模子应用礼聘许多，况兼网页端办事很皆全，那么腹地部署的道理道理在那儿？
前边铺垫了这样多职责准备腹地大模子，流弊有两点：第一，腹地大模子的扫数模子数据和对话记载都是满盈离线，存储在腹地，腹地推理反馈时刻更快，也幸免了敏锐内容露馅。同期在飞机等无网环境之下，也不错闲居使用大模子；第二，腹地部署支柱多样开源模子，个东说念主用户不错纯真扩展和切换，也不错左证自身需求进行优化和器用集成，总之操作空间会比线上大模子更多。
不外小雷部署的时刻还不长，许多功能还没摸澄莹，此次就简便计齐截下腹地大模子的体验怎样。
小雷装置DeepSeek-R1 7b模子的电脑是机械创新无界14X，鲁莽本定位，运行内存为24GB，并莫得配备镇定显卡这种硬件，不在腹地部署大模子的保举建立规模内，算是一个“反面课本”。换句话说，DeepSeek-R1 7b模子在这款电脑上，需要更多的推理时刻和资源占用才能够闲居生成内容。
（图片来自雷科技）
像“饭后胀气”等问题的磋商和谜底，大模子需要念念考30秒-1分钟才到谜底生成阶段，技能电脑的负载会达到岑岭，CPU和内存险些被占满，不错假想莫得镇定显卡的电脑带动腹地大模子会比较吃力，小雷合计给出的谜底果然有一定的正向参考的作用。
（图片来自雷科技）
比拟于谜底，小雷更感风趣的照旧DeepSeek拟东说念主化的念念考流程，很少有AI助手把念念考的流程作念到如斯拟东说念主化，不管生成的谜底是否准确，它的拟东说念主化推理流程似乎也能激起许多芜俚用户的风趣。
若是把相似的问题放在网页端的DeepSeek大模子，并启用R1深度念念考，班师生成了一个“办事器劳苦”的回馈，密集的拜谒果然给DeepSeek形成了不少困扰，这个时候想要闲居地和它交谈，腹地部署才能不一定很强，至少能够拜谒得到。
（图片来自DeepSeek）
再换一个问题，小雷用了沿路经典的概率题目向腹地DeepSeek-R1 7b发起发问。网页端DeepSeek-R1捏续劳苦中，腹地DeepSeek可能也有一些七手八脚，列举了多种情况后又自行驳回，终末还混入了之前发问的“饭后胀气”的内容，画面显得尽头滑稽。
（图片来自雷科技）
腹地DeepSeek在连气儿输出十多分钟后也莫得提供谜底，计议到时刻有限，小雷照旧住手了生成。
只可说数学题目关于70亿参数的DeepSeek-R1 7b照旧过于复杂，在线大模子都不一定能够输出准确谜底，腹地就更成问题了，同期高参数的腹地大模子推理的流程中，电脑的负载压力也会拉满。
从开源的角度去分析，腹地大模子的延长性和可玩性会比传统的线上大模子更好玩。但腹地大模子的部署天下也很澄莹，操作起来并不是很容易，想要挖掘更多玩法，照旧要靠脱手才能强的用户。
腹地部署DeepSeek，仅仅图个崭新好玩？那么，腹地大模子值得东说念主手一个吗？小雷的谜底是议论的。
就现阶段的生成才能来说，腹地大模子很难跟线上大模子忘形，参数限度和筹划才能摆在那，笃定没法跟正规大模子公司背后的算力集群对比。腹地大模子合适脱手才能强的电脑用户折腾，深度发掘果然能带来一些功能上的便利，毕竟腹地大模子在系统底层中运行，能够更好地与硬件集合。
但动作芜俚用户，部署自己也算不上是一件多容易的事情，大模子的附进配套并莫得假想中熟识，Ollama官网全是英文，Docker应用也不提供华文支柱，自己在部署上就有较高的门槛。小雷部署一个腹地DeepSeek大模子，仅仅图个崭新，平均生成用时20秒起步，除了不错离线遍地用，芜俚的生成需求，体验照旧不如在线大模子。
像读取文献分析、联网网罗数据分析这些才能，还需要用户我方来折腾，小雷咫尺部署的DeepSeek还仅仅个运行。另外若是你有一天无谓了想要删掉大模子数据，还需要学习才略来断根，不然它就会一直占用系统盘的存储空间。
（图片来自mockup）
在小雷看来，DeepSeek走开源说念路，最主要的原因照旧为了打响市集影响力，先行占据市局势位，蛊惑行业围绕它来确立完善的办事体系。抛开Ollama这些不说，国内繁密大模子平台率先接入DeepSeek的API，等于开源带来的班师成果。
不错假想，佩戴超高热度的DeepSeek完成各行业的应用和渗入，个东说念主腹地部署的需求也会变得远比咫尺简便，调起PowerShell界面、敲代码这些事情以致都不需要用户来作念。
至于DeepSeek会发展成什么样，小雷还无法掂量，被行业高度柔和利大于弊，不褂讪的办事仅仅短痛，能够提升市集占比走到芜俚用户身边，渗入到各个开发，到阿谁时候，腹地部署这件事情大要自己就莫得必要了。
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