打造你自己的DeepSeek：一步步教你如何在本地部署这款炙手可热的搜索引擎！
深度探索，轻松部署：打造属于你自己的搜索引擎！
在今年年初，AI领域掀起了一场巨浪，国内团队开发的DeepSeek-R1大语言模型突然亮相，并且一推出就选择了开源。其表现水平甚至可以与一些不开源的顶级模型相匹敌，比如OpenAI的产品。尽管如此，其研发成本却相对较低。相比国外高昂的研发预算，DeepSeek-R1利用较少的计算资源便达到了如此高的水平，并且是免费提供给全球使用。
若要正常利用DeepSeek，大家只需访问其官方网站即可直接使用。然而，由于DeepSeek在全球范围内广受欢迎，服务器承受着24小时的高负荷运转，因此无论何时都可能遇到服务器繁忙而无法正常使用的情况。此时，进行本地部署就显得尤为重要了。
本地部署除了网络限制外，还因为用户有在本地安装私人助手的需求，或是出于对信息安全的考虑。此外，在一些没有网络连接的设备上部署也有其实际需求。官方原生的671B模型需要高达320G以上的显存，这对于大多数人来说都是难以企及的。然而，为了让更多的人能够使用这一模型，官方推出了蒸馏版本，通过量化技术将模型压缩，从而提供了不同需求的版本。 这种做法无疑大大降低了用户使用的门槛，使得更多人有机会接触到先进的AI技术。同时，这也体现了官方在平衡性能与资源消耗方面的努力。对于那些对数据安全和隐私保护有较高要求的用户来说，本地部署无疑是一个理想的选择。这样既满足了他们对高性能计算的需求，也保证了敏感信息的安全性。
本次就先介绍如何在PC端安装DeepSeek-R1，在本地安装前，先选择适合自己的模型大小，显存1GB以上的，先择1.5B大小的DeepSeek-R1模型，显存4GB以上的，选择7B或8B大小的DeepSeek-R1模型，显存8G以上则是14B，显存达到18GB则是32B模型，目前消费级显卡最高的5090D，也只不过能使用32B大小的模型，不过显存达不到需求也可以试试，只不过响应速度会慢很多。
例如，如果你使用的是RTX 5080金属大师OC显卡，其显存大小为16GB，那么你可以考虑选择14GB大小的量化DeepSeek-R1模型。为了开始使用这一模型，我们需要先安装Ollama框架。可以访问Ollama的官方网站，点击下载适用于Windows的客户端（操作系统需为Windows 10或以上版本）。通过这种方式，我们可以充分利用硬件资源来加速深度学习任务的处理速度，这不仅提高了效率，也使得更多的用户能够轻松地进行复杂的计算任务，进一步推动了人工智能技术的普及和发展。
安装完ollama框架后，用win键+R键呼出运行，输入cmd打开命令行窗口，输入ollama，出现命令菜单就是安装成功了。
然后返回到ollama官网，点击顶部的搜索框输入deepseek-r1进行搜索，在左侧的选择框中挑选所需的模型大小，随后点击右侧的复制按钮。
接下来回到命令行窗口，粘贴负责的代码（单击右键也可以粘贴），回车运行等待下载即可。此时下载卡顿的话，可以关掉命令行窗口再重新粘贴代码，回继续满速进行下载。下载完想验证下，可以在命令行窗口输入ollama list查看模型。
如果下载完成后想要使用，可以在命令行窗口中输入`ollama run dreamseek-e1:14b`然后按回车键启动程序。不过，对于追求更多功能和更佳用户体验的人来说，使用WebUI界面会更为理想。例如，在Chrome浏览器中安装PageAssist插件，便能更便捷地操作和应用该模型。 在我看来，尽管通过命令行窗口可以直接运行软件，但采用图形用户界面无疑为用户提供了更加直观的操作体验。尤其对于不熟悉命令行操作的新手用户而言，WebUI界面不仅降低了上手难度，还大大提升了整体使用的舒适度和效率。这体现了现代软件设计中对用户体验的高度重视，使得技术工具能够更好地服务于大众。
以上是本地部署DeepSeek-R1的一种方法，感兴趣的朋友们可以尝试一下。如果你希望获得较好的AI体验，一块大显存的显卡是必需的。最新的影驰RTX5080金属大师OC是一个不错的选择，它配备了16GB的大显存，能够很好地助力你进行AI体验。RTX50系列显卡对AI的支持更为出色，TensorCore更能加速AI处理，让你在AI探索的道路上更加顺畅。