DeepSeek沒反應？那就在本地部署更好用 Mac和PC都能可視化 原創
最近大火的國產AI大模型Deepseek大家應該都不陌生。除了在手機上安裝APP或通過官網在線體驗，其實我們完全可以在Windows電腦上進行本地部署，從而帶來更加便捷的使用體驗。 本地部署AI模型有很多好處，比如：隱私安全——所有數據都保存在本地，不用擔心泄露敏感信息；響應速度快——官方或第三方服務由于訪問量大，常常會導致卡頓，而本地部署能避免這種延遲問題。否則，突然火得一塌糊涂，誰也扛不住，經常發個提問：
得益于其開源模型，解決辦法很簡單，那就是把 DeekSeek 部署在本地設備，這樣以來即便斷網也能使用。要在本地部署DeepSeek R1大模型并不難，只需安裝開源工具Ollama，它可以支持各種AI模型的運行。如果覺得在終端里與AI交互不夠直觀或美觀，還可以再安裝一個圖形化界面，就能像與ChatGPT一樣，在網頁上與大模型對話了。
本地化部署所需軟件
Ollama
Ollama是一個開源軟件，主要用于在本地電腦設備上下載、部署和使用大模型（LLM）。它提供了豐富的LLM庫，如llama、qwen、mistral以及DeepSeek R1等，并且支持不同參數規模的模型，以適配不同性能的電腦設備?。Ollama雖然支持直接使用LLM，但僅能在命令行中進行對話，交互功能有限，因此需要配合其他工具使用?。通俗理解為用于方便本地部署大模型使用的工具，實現離線使用和數據得到安全保護。
DeepSeek R1
DeepSeek R1是一個大模型，常用于本地部署。通過Ollama和CherryStudio，用戶可以在本地電腦上部署和使用DeepSeek R1，從而實現離線使用和隱私保護。DeepSeek R1在本地部署時，不需要依賴高配置的GPU，較低參數規模的模型甚至不需要獨立顯卡也可以在電腦運行?。
CherryStudio
CherryStudio是一個可視化界面工具，內置了多個大模型服務商，用戶只需進行簡單的配置即可使用大模型。它使得交互操作更加方便，用戶不需要在命令行中進行對話?。通過配置Ollama模型，CherryStudio可以提供更友好的用戶界面，使得本地部署的大模型更容易使用?。通俗理解為就是一個與AI交互的界面，界面上可以選擇你部署好的不同AI模型(如deepseekR1等)進行使用。
下面我將詳細給大家分享把 DeekSeek 部署在本地電腦設備的教程，下面圖文教程是以 Mac 為例，但實際上 Windows 同樣適用。
下載 LLM 平臺和 DS 模型
運行 DeekSeek 需要用到大型語言模型（LLM）平臺，目前比較火我個人也比較推薦的是 Ollama：旨在讓用戶能夠輕松地在本地運行、管理和與大型語言模型進行交互。
首先我們進入 Ollama 官網 ollama.com 下載對應的 Mac 或者 Windows 客戶端：
之后打開客戶端，點擊 install 即可大功告成，記住后續使用過程中 Ollama 不要關閉后臺：
接著就是最重要的，在 Ollama 官網下載 DeekSeek 模型，目前第一個就是：
可以看到 DeepSeek 包含多個多個模型，簡單來說數值越大就越聰明但需要的資源也越多：
具體如何選擇呢？如果你的是 Mac 電腦，那么可以參考下圖：
5B版本?
CPU?：最低4核，推薦多核處理器
?內存?：8GB以上
?硬盤?：3GB以上存儲空間（模型文件約1.5-2GB）。
?顯卡?：非必需，若使用GPU加速，推薦4GB以上顯存的顯卡（如GTX 1650）
?適用場景?：低資源設備部署（如樹莓派、舊款筆記本）、實時文本生成（聊天機器人、簡單問答）、嵌入式系統或物聯網設備?
7B版本?
CPU?：8核以上，推薦現代多核CPU
?內存?：16GB以上
?硬盤?：8GB以上
?顯卡?：推薦8GB以上顯存的顯卡（如RTX 3070/4060）
?適用場景?：本地開發測試、中等復雜度NLP任務（文本摘要、翻譯）、輕量級多輪對話系統?
14B版本?
CPU?：12核以上
?內存?：32GB以上
?硬盤?：15GB以上
?顯卡?：16GB以上顯存的顯卡（如RTX 4090或A5000）
?適用場景?：企業級復雜任務（合同分析、報告生成）、長文本理解與生成（書籍/論文輔助寫作）?。
根據自己電腦的配置，在這里下載1.5b的輕量級deepseek模型進行演示，如下命令：
ollama run deepseek-r1:1.5b輸入問題，馬上就能收到回答，速度挺快的：
本地DeepSeek可視化
本地 DeekSeek 可視化這種類型的工具都是建立在上述 Ollama 和模型安裝完成基礎之上的，所以上面的步驟一定要完成。這里一般有兩種工具，一種是瀏覽器插件，另一種是 App 客戶端。
下面我將詳細給大家分享把 DeekSeek 部署在本地電腦設備的教程，下面圖文教程是以 Mac 為例，但實際上 Windows 同樣適用。
不過在終端 App 對話，每次都需要打開終端然后運行相應的指令，并且都是 markdown 純文本顯示不夠美觀，這時候就需要用到可視化操作界面了。
首先我們介紹瀏覽器插件：Page Assist。
直接在 Chrome 商店搜索 Page Assist 安裝到瀏覽器，插件默認是英文可以修改改成中文，然后在 RAG 設置里面的文本嵌入模型選擇 deepseek，這樣就可以開啟聯網搜索：
最后回到主頁面，在對話框輸入你的問題，必要時候勾選聯網開關：
接下來介紹 AI 可視化客戶端，類似的產品很多，目前比較火的有Chatbox，還有Cherry Studio。
1、首先下載一個叫 Cherry Studio的軟件，這個軟件主要用于與AI交互的可視化界面。如下圖。網址： https://cherry-ai.com/download
2、右鍵管理員身份運行安裝“Cherry-Studio-0.9.19-setup.exe”軟件即可。
3、安裝好后，桌面雙擊運行該軟件，進行設置添加deepseek模型
4、選擇deepseek模型進行對話
5、現在就可以用界面跟AI交互啦
總結
看到這里，相信你對DeepSeek 本地化部署又一定了解了；其實部署不難，如果你是個人搭建體驗的話，也不用再為性能和本地硬件資源發愁；恰好你有充足的算力和技術儲備，本地部署也是個非常不錯的選擇，喜歡DIY的同學不容錯過。 DeepSeek 之所以爆火，有天時地利人和的因素，帶來了“中國也可以”這份信心，甚至有夸張說是國運的開始。這，才是我們真正要守護的希望。
本文轉載自公眾號數字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
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