在本地电脑从零搭建 DeepSeek！
如何在本地自己的电脑上部署 DeepSeek 。
1、哪些场景适合将大模型部署在自己电脑上？
先说结论： 虽说将大模型部署在自己的电脑上，有很多好处，但万不得已，
并不推荐个人搞本地部署（钱多或企业除外）。对于普通用户来讲，只是日常
简单的使用 AI ，直接使用市面上主流的云 AI 工具就足够了。
那在哪些情况下，需要或者适合将大模型（如 DeepSeek ）部署在自己的电脑上
呢？
追求极致数据隐私与安全性
当处理高度敏感的数据，如医疗记录、商业机密或个人隐私信息时，将大模型部署
在本地电脑，可确保数据不会传输到外部服务器，从根本上保障数据的安全性和隐
私性。例如，医疗研究人员在分析患者的基因数据时，本地部署能避免数据泄露风
险。
保护敏感数据： 本地部署可以确保所有数据的处理和存储都在本地完成，不会上
传到云端，从而有效避免数据在传输和云端存储过程中可能带来的隐私泄露风险。
完全掌控数据： 用户可以完全控制数据的使用和存储，确保数据不被未经授权的
访问或用于其他目的。
个性化定制需求强烈（高度定制、灵活性）
对于一些专业领域，如特定行业的知识问答、代码生成等，开发者可以基于本地部
署的大模型进行微调，使其更好地满足特定场景需求。例如，软件开发团队可以针
对自身的代码规范和业务逻辑，对大模型进行优化，提升代码生成的准确性和实用
性。
自定义知识库训练： 用户可以根据自己的需求对模型进行自定义知识库训练，进
一步提升模型在特定领域的性能。
灵活调整模型参数： 本地部署允许用户根据业务需求灵活调整模型参数和功能，
满足不同场景下的个性化需求。
开源灵活性： 开源模型（如 DeepSeek ）允许用户无限制地进行微调或将其集成
到自己的项目中
成本与资源优化（适合企业内）
成本可控： 长期使用本地部署比持续使用云服务更具成本效 益 ， 尤 其适合高 频 调
用场景。
硬 件 友 好： DeepSeek 等大模型对 硬 件资源要求 较低 ，可在 较少 GPU 或高 级 CPU
集 群 上 运 行，资源效 率显著 。
个人 兴趣 与 学习 、研究目的
学 生、研究人员 想 要 深入 了 解 大模型的 运 行机制、进行 算法 实 验 或者开 展 模型优化
研究，本地部署提 供 了一个可以自 由探索 和调 试 的 环境 。通过在自己电脑上部署模
型，能够更直 观 地 观察 模型的 运 行过程， 为学术 研究提 供便利 。
技术探索 ： 对于 技术爱 好者和研究人员来说，本地部署可以提 供 一个更自 由 的实
验环境 ， 方便 进行模型的 测试 和优化。
教育 用 途 ： 教育 机 构 可以 利 用本地部署的大模型进行 教学 和研究，无需 依赖 外部
服务。
总之 ，本地部署大模型适合那些对数据隐私、定制化、成本控制有 较 高要求的
用户和企业。
2 、准 备 工 作
电脑 配置 ：确保 你 的电脑具 备 一定的 硬 件性能， 至少拥 有 8GB 及 以上的 运 行内
存和足够的 硬盘空间 。如 果 有 英伟达显卡 ，部署和 运 行会更 加 流 畅 。
下 载 ollama ： 你 可以在 ollama 的 官方网站 （ https://ollama.ai/ ）上 找 到对
应你操作系统 （ Windows 、 MacOS 或 Linux ）的安 装包 ，下 载 并安 装 。
简单来说，如 果你 的电脑 配置 满足 最低 要求（如 8GB 内存以上），就可以通过
工具（如 Ollama ） 轻松 实 现 本地部署 DeepSeek 。
实 践 是 检验真 理的 唯 一 标 准， 话 不多说，开 干 。
3 、本地电脑部署 DeepSeek 大模型具 体 步 骤
安 装 ollama
1 、本地部署 首 先要安 装 ollama ， ollama 是一个用于在本地 运 行大 语言 模型的
工具， 它 能 让你 在自己的电脑上 轻松 部署和使用 各类 模型。 你 可以 把它 理 解为 ，
一个 装 AI 的 盒子 ， 把 AI 装 在 盒子里 ， 方便管 理。
访问 ollama 下 载 地 址 : https://ollama.com/download
根据自己的电脑 类 型， 选择 不同 版 本。
2 、接下来以 Windows 为 例，下 载 好安 装后 ， 双击 安 装 。（ 傻瓜式 安 装即 可）
3 、
安 装 完成 后 ， ollama 会在 后台运 行， 任 务 栏 会 出现 一个 类似羊驼 的 图标 。
选择 要安 装 的模型
1 、访问 https://ollama.com/search , 选择 要安 装 的模型
