DeepSeek 是一款功能强大的开源大语言模型，本地部署可以避免服务器繁忙的问题，并提高数据安全性。以下是详细的本地部署教程：
一、准备工作
1. 硬件要求：
- CPU：至少4核，推荐8核或更多。
- 内存：至少8GB，推荐16GB或更多。
- 硬盘空间：至少100GB可用空间，具体取决于模型大小。
- 显卡：非必需（纯CPU推理），若使用GPU加速，推荐4GB+显存（如NVIDIA GTX 1650）。
2. 软件要求：
- 操作系统：Windows 10/11、macOS Monterey或更新版本，或Linux发行版如Ubuntu 20.04 LTS及以上。
- Python：3.7及以上版本。
- Docker：用于运行DeepSeek容器。
- Ollama：一个轻量级的AI模型运行框架，支持多个开源模型。
二、安装Ollama
1. 访问Ollama的官方GitHub页面下载并安装最新版本的Ollama。
2. 根据你的操作系统选择合适的版本下载，安装过程中记得勾选“Add Python to PATH”。
三、下载DeepSeek模型
1. 访问DeepSeek的官方网站或Ollama的模型库，根据你的需求选择合适的模型版本下载。
2. 下载完成后，使用Ollama命令下载并运行DeepSeek模型。例如，下载7B模型和启动的命令为：
```bash
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:7b
```
四、配置DeepSeek环境
1. 设置环境变量，包括Python路径、Docker路径以及DeepSeek模型的路径。
2. 创建Docker容器，确保指定使用的镜像和配置文件。
五、启动DeepSeek服务
1. 使用Docker命令启动你刚刚创建的容器。确保指定了正确的参数，以便容器可以正确加载DeepSeek模型。
2. 启动后，通过浏览器或其他方式访问DeepSeek的服务端点，确保服务正常运行。
六、安装交互界面软件（可选）
1. 推荐使用AnythingLLM或Chatbox等工具来提供更好的交互界面。
2. 这些工具通常提供图形用户界面，使与DeepSeek模型的交互更加方便。
七、测试DeepSeek服务
1. 使用命令行或图形界面与DeepSeek模型进行交互，测试其功能是否正常。
2. 例如，使用curl命令向模型发送请求，验证模型是否正常运行：
```bash
curl -X POST http://localhost:11434/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"deepseek-r1:7b","messages":[{"role":"user","content":"Hello, how are you?"}]}'
通过以上步骤，你应该能够在本地环境中成功部署DeepSeek，并开始使用其强大的功能。如果在过程中遇到问题，可以查阅DeepSeek的官方文档或寻求社区的帮助。
