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最近总有粉丝问我如何解决DeepSeek服务器繁忙的问题，除了半夜爬起来用，有没有别的办法，给大家提供三个解决办法，各位可以根据自身情况选择适合自己的方案，本文将会介绍如何实现 DeepSeek的本地部署。

本地部署可以解决：网络繁忙问题、数据安全问题等。但是由于不联网会存在部分内容不是最新的，另外本地部署的 UI界面如果没有单独设置，会存在比较“丑”的问题。

一、本地部署的环境要求

在开始DeepSeek的部署之前，了解其系统环境要求、选择合适的部署方式以及掌握安装与配置的步骤是至关重要的。

1、硬件配置

（1）基础场景（7B-13B参数模型）：

1. GPU：NVIDIA A10/A100（单卡，显存≥24GB
2. CPU：Intel Xeon Silver 4310（8核以上）
3. 内存：≥64GB DDR4
4. 存储：≥500GB SSD（建议NVMe协议加速加载）

（2）中等规模（13B-70B参数模型）：

1. GPU：2-4块NVIDIA A100 80GB（需NVLINK互联）
2. 内存：≥128GB DDR4 ECC

（3）个人测试/轻量级：

1. 最低要求：NVIDIA显卡（显存≥8GB，如RTX 3060）、16GB内存、SSD硬盘。

2、软件环境

（1）操作系统：推荐Ubuntu 20.04/22.04 LTS（Linux兼容性最佳），Windows/macOS需额外配置。

（2）工具依赖：

1. Ollama（开源本地大模型运行工具）
2. Python 3.x及必要库（如numpy、pandas）
3. Docker（可选，用于容器化部署）。

（3）网络要求

本地部署需保证千兆以太网；云端部署需稳定公网带宽（推荐≥100Mbps）。

型参数规模

典型用途