DeepSeek没反应？那就在本地部署更好用 Mac和PC都能可视化 原创

最近大火的国产AI大模型Deepseek大家应该都不陌生。除了在手机上安装APP或通过官网在线体验，其实我们完全可以在Windows电脑上进行本地部署，从而带来更加便捷的使用体验。 本地部署AI模型有很多好处，比如：隐私安全——所有数据都保存在本地，不用担心泄露敏感信息；响应速度快——官方或第三方服务由于访问量大，常常会导致卡顿，而本地部署能避免这种延迟问题。否则，突然火得一塌糊涂，谁也扛不住，经常发个提问：

得益于其开源模型，解决办法很简单，那就是把 DeekSeek 部署在本地设备，这样以来即便断网也能使用。要在本地部署DeepSeek R1大模型并不难，只需安装开源工具Ollama，它可以支持各种AI模型的运行。如果觉得在终端里与AI交互不够直观或美观，还可以再安装一个图形化界面，就能像与ChatGPT一样，在网页上与大模型对话了。

本地化部署所需软件

Ollama

Ollama是一个开源软件，主要用于在本地电脑设备上下载、部署和使用大模型（LLM）。它提供了丰富的LLM库，如llama、qwen、mistral以及DeepSeek R1等，并且支持不同参数规模的模型，以适配不同性能的电脑设备‌。Ollama虽然支持直接使用LLM，但仅能在命令行中进行对话，交互功能有限，因此需要配合其他工具使用‌。通俗理解为用于方便本地部署大模型使用的工具，实现离线使用和数据得到安全保护。

DeepSeek R1

DeepSeek R1是一个大模型，常用于本地部署。通过Ollama和CherryStudio，用户可以在本地电脑上部署和使用DeepSeek R1，从而实现离线使用和隐私保护。DeepSeek R1在本地部署时，不需要依赖高配置的GPU，较低参数规模的模型甚至不需要独立显卡也可以在电脑运行‌。

CherryStudio

CherryStudio是一个可视化界面工具，内置了多个大模型服务商，用户只需进行简单的配置即可使用大模型。它使得交互操作更加方便，用户不需要在命令行中进行对话‌。通过配置Ollama模型，CherryStudio可以提供更友好的用户界面，使得本地部署的大模型更容易使用‌。通俗理解为就是一个与AI交互的界面，界面上可以选择你部署好的不同AI模型(如deepseekR1等)进行使用。

下面我将详细给大家分享把 DeekSeek 部署在本地电脑设备的教程，下面图文教程是以 Mac 为例，但实际上 Windows 同样适用。

下载 LLM 平台和 DS 模型

运行 DeekSeek 需要用到大型语言模型（LLM）平台，目前比较火我个人也比较推荐的是 Ollama：旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。

首先我们进入 Ollama 官网 ollama.com 下载对应的 Mac 或者 Windows 客户端：

之后打开客户端，点击 install 即可大功告成，记住后续使用过程中 Ollama 不要关闭后台：

接着就是最重要的，在 Ollama 官网下载 DeekSeek 模型，目前第一个就是：

可以看到 DeepSeek 包含多个多个模型，简单来说数值越大就越聪明但需要的资源也越多：

具体如何选择呢？如果你的是 Mac 电脑，那么可以参考下图：

5B版本‌
CPU‌：最低4核，推荐多核处理器
‌内存‌：8GB以上
‌硬盘‌：3GB以上存储空间（模型文件约1.5-2GB）。
‌显卡‌：非必需，若使用GPU加速，推荐4GB以上显存的显卡（如GTX 1650）
‌适用场景‌：低资源设备部署（如树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成（聊天机器人、简单问答）、嵌入式系统或物联网设备‌

7B版本‌
CPU‌：8核以上，推荐现代多核CPU
‌内存‌：16GB以上
‌硬盘‌：8GB以上
‌显卡‌：推荐8GB以上显存的显卡（如RTX 3070/4060）
‌适用场景‌：本地开发测试、中等复杂度NLP任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统‌

14B版本‌

CPU‌：12核以上

‌内存‌：32GB以上

‌硬盘‌：15GB以上

‌显卡‌：16GB以上显存的显卡（如RTX 4090或A5000）

‌适用场景‌：企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成（书籍/论文辅助写作）‌。

根据自己电脑的配置，在这里下载1.5b的轻量级deepseek模型进行演示，如下命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b
1.

输入问题，马上就能收到回答，速度挺快的：

本地DeepSeek可视化

本地 DeekSeek 可视化这种类型的工具都是建立在上述 Ollama 和模型安装完成基础之上的，所以上面的步骤一定要完成。这里一般有两种工具，一种是浏览器插件，另一种是 App 客户端。

下面我将详细给大家分享把 DeekSeek 部署在本地电脑设备的教程，下面图文教程是以 Mac 为例，但实际上 Windows 同样适用。

不过在终端 App 对话，每次都需要打开终端然后运行相应的指令，并且都是 markdown 纯文本显示不够美观，这时候就需要用到可视化操作界面了。

首先我们介绍浏览器插件：Page Assist。

直接在 Chrome 商店搜索 Page Assist 安装到浏览器，插件默认是英文可以修改改成中文，然后在 RAG 设置里面的文本嵌入模型选择 deepseek，这样就可以开启联网搜索：

最后回到主页面，在对话框输入你的问题，必要时候勾选联网开关：

接下来介绍 AI 可视化客户端，类似的产品很多，目前比较火的有Chatbox，还有Cherry Studio。

1、首先下载一个叫 Cherry Studio的软件，这个软件主要用于与AI交互的可视化界面。如下图。网址： https://cherry-ai.com/download

2、右键管理员身份运行安装“Cherry-Studio-0.9.19-setup.exe”软件即可。

3、安装好后，桌面双击运行该软件，进行设置添加deepseek模型

4、选择deepseek模型进行对话

5、现在就可以用界面跟AI交互啦

总结

看到这里，相信你对DeepSeek 本地化部署又一定了解了；其实部署不难，如果你是个人搭建体验的话，也不用再为性能和本地硬件资源发愁；恰好你有充足的算力和技术储备，本地部署也是个非常不错的选择，喜欢DIY的同学不容错过。 DeepSeek 之所以爆火，有天时地利人和的因素，带来了“中国也可以”这份信心，甚至有夸张说是国运的开始。这，才是我们真正要守护的希望。

本文转载自公众号数字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/W0VOde67VxLN1APxc98oTg​​