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最近国产 AI 大模型 DeepSeek 爆火出圈，登顶中美 App Store 下载榜，还在性能、性价比上碾压了 ChatGPT 和 Google Gemini 等硅谷巨头，直接杀入科技圈C位，成为现象级应用！
然而，不少小伙伴在使用的时候，经常会出现响应迟缓甚至宕机的情况👇
这可怎么办？
万幸的是，DeepSeek 是一个开源模型，这意味着我们可以将它部署在自己的电脑上，以便随时使用！
今天就跟大家分享一下，如何将 DeepSeek 部署在你的电脑上😃
Step 1 Ollama环境搭建
首先我们需要安装 Ollama，Ollama 是一个用于本地管理和运行大模型的工具，能够简化模型的下载和调度操作。
进入 Ollama 官网（ollama.com）。
点击【Download】，选择适合自己系统的版本（Windows/mac/Linux）。
下载后点击安装，等待安装完成即可。最好安装到 C 盘，安装在其它盘，否则安装后可能需要重新配置环境变量。
Step 2 选择要安装的模型
接着返回 Ollama 官网，点击右上角的【Models】，再选择【deepseek-r1】。
下拉可以看到多个参数版本，数字越大，模型参数越多，性能越强，对显存要求越高。
比如 1.5b 版本拥有15亿参数，显存要求相对较低（ 2G 显存甚至核显也能跑），而更大参数的模型对显存要求自然水涨船高。
选中适合你电脑配置的版本（这里以 1.5b 为例），复制页面中显示的命令。
Step 3 安装模型
在 Windows 系统中，按下【Win+R】弹出如下窗口👇
输入【cmd】，点击【确定】，打开命令行。
在命令行中粘贴刚才复制的命令，按下回车键后，系统会自动开始下载模型。
等待下载完成即可。
下载过程中若发现速度突然变慢，试着关闭命令行再重新打开。
Step 4 开始对话
下载完成后，你的电脑就成功拥有了一个离线 DeepSeek，就算断网也能使用。
此时，你可以直接在命令行里输入问题，与模型开始互动。
Step 5 后续运行模型的小技巧
每次关机后，下次想与 DeepSeek 聊天，你还得重复启动命令行，输入下载时的命令即可。
这一点要牢记：点击桌面的 Ollama 图标只是启动了软件，要想真正开始对话，还得用命令行来“喊话”。
再次按下【Win+R】，在弹出的窗口里输入【cmd】，点击【确定】打开命令行。
在命令行界面，输入刚刚的命令【ollama run deepseek-r1:1.5b】，即可开始对话。
如果你不习惯在命令行窗口里面对话，或者希望有个更美观的交互界面，可以考虑安装 Open-WebUI。
不过这不是必须的，不熟悉电脑操作的小伙伴可以暂时跳过。
Step 6 安装 Docker
首先安装 Docker。
进入官网（www.docker.com），下载并安装适用于你系统的 Docker 桌面版。
按步骤下载安装即可，安装完成后需要重启电脑。
Step 7 安装 Open WebUI
进入 Open-WebUI 官网（openwebui.com）。
点击【Get Open WebUI】，来到 Open WebUI 的代码页。
下滑找到【If Ollama is on your computer, use this command】，点击右边按钮复制这个指令。
再次打开命令窗口，粘贴复制的命令，安装 Open WebUI 即可。
Step 8 运行Open WebUI
安装完成后，双击桌面上的 Docker 图标启动 Docker，再点击图片里框选的端口，即可运行 Open-WebUI。
接着点击左上角，选择模型，就可以开始对话啦。
注意事项 一定要进行本地部署吗？
本地部署听起来酷炫，但并不是所有人都适用。
如果你使用AI的频率并不高，那么直接下载 DeepSeek APP 或使用网页版，也许是更好的选择，因为它们使用起来更方便。
部署 DeepSeek 到本地电脑主要适用于以下情况👇
1、 硬件条件充足
电脑配置较高，尤其是拥有独立显卡，能够满足较大模型的显存要求。
2、数据安全需求高
需要处理敏感或私密数据，不希望数据上传至云端。
3、高频调用任务
日常使用频率较高且调用 API 会产生较高成本，本地部署可以降低费用。
4、个性化定制需求
希望在开源模型基础上进行二次开发或定制调整，满足特殊业务需求。
通过本地部署，小伙伴们可以更好地保障数据安全、降低使用成本并实现定制化需求，如有需要，按着教程步骤试试吧~
