前言
最近DeepSeek很火，官网版本的时不时会出现服务器忙的状态，很多人就想部署本地版本。本地版本部署起来没什么技术含量，别人大模型已经封装好了几步就可以搞定了，这里拼的是硬件实力。对于DeepSeek除了671B满血版本外，其他的版本都只阉割的，不论是深度还是精度都不是你想要的那个DeepSeek。所以，除671B版本外，其他的只是用来个人试验玩玩而已。重要的事说三遍，不要被网上的忽悠了，除了671满血版本外，其他版本只适合个人试验玩玩。
DeepSeek 不同版本模型硬件要求
| 模型版本 | 参数量 | 显存需求（FP16） | 推荐 GPU（单卡） | 多卡支持 | 量化支持 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-1.5B | 15亿 | 3GB | GTX 1650（4GB显存） | 无需 | 支持 | 低资源设备部署（树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成、嵌入式系统 |
| DeepSeek-R1-7B | 70亿 | 14GB | RTX 3070/4060（8GB显存） | 可选 | 支持 | 中等复杂度任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统 |
| DeepSeek-R1-8B | 80亿 | 16GB | RTX 4070（12GB显存） | 可选 | 支持 | 需更高精度的轻量级任务（代码生成、逻辑推理） |
| DeepSeek-R1-14B | 140亿 | 32GB | RTX 4090/A5000（16GB显存） | 推荐 | 支持 | 企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成 |
| DeepSeek-R1-32B | 320亿 | 64GB | A100 40GB（24GB显存） | 推荐 | 支持 | 高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理 |
| DeepSeek-R1-70B | 700亿 | 140GB | 2x A100 80GB/4x RTX 4090（多卡并行） | 必需 | 支持 | 科研机构/大型企业（金融预测、大规模数据分析）、高复杂度生成任务 |
| DeepSeek-671B | 6710亿 | 512GB+（单卡显存需求极高，通常需要多节点分布式训练） | 8x A100/H100（服务器集群） | 必需 | 支持 | 国家级/超大规模 AI 研究（气候建模、基因组分析）、通用人工智能（AGI）探索 |
部署
1. 安装Ollama
2. 安装DeepSeek
DeepSeek版本可以在这里查看：https://ollama.com/library/deepseek-r1 。
根据自己的硬件配置，安装对应的版本。这里以7B版本为例，不同的版本把后面的7b替换一下就可以了。
在命令行中输入
ollama run deepseek-r1:7b
漫长的等待，等看到success字样时说明已经安装完成，可以直接进行对话了。
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