DeepSeek本地部署教程
DeepSeek最近很火，博主的电脑显卡是4060Ti 16G的，也本地安装试了下。下面给大家写一下本地部署的简单步骤。
本文部署的模型是经过其他大佬修改过的未受限版本，可能会回复一些不怎么符合道德规范的回答！
如果您需要官方的原版模型，本文同样提供了原版模型的安装指令，仅有一个指令的差别。
本地部署的回答效果没有官方的在线版本效果好，本地的只能叫个残血版。
部署思路
DeepSeek模型在本地提供，Ollama程序提供API支持和模型的下载（还支持其他模型），所以我们不需要到DeepSeek官网下载什么。Chatbox来提供我们经常看到的AI对话UI界面。
博主本机是 Windows 10 系统，nVidia 4060Ti 16G 显卡，如果是 AMD 显卡需要特殊安装操作，我会在文中注明。
相关链接
- DeepSeek深度求索官网：https://www.deepseek.com
- Ollama官网：https://ollama.com/
- Chatbox官网：https://chatboxai.app/zh
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2未受限模型：
- https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2
环境确认
不同模型的大小对配置有不同的要求，下面是推荐的模型和建议配置。
| 模型名称 | 建议显存 | |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 6G及以下 | |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 8G及以下 | |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 8G以上 | |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 12到16G | |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 24G以上 | |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 双14G显存 | |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-671B | 500G以上 | 4bit标准 |
当然也可以超出配置上更高的模型，输出速度会慢一些。
不同模型的大小可以看下图：
部署步骤
1.下载安装Ollama程序
打开Ollama官网直接下载，自己是什么系统就下什么安装包。
文件大概745MB，国内直接下载速度可能比较慢，可以开梯子下载。
下载完成直接打开安装包安装，安装不可以选安装目录，默认安装到C盘。
AMD显卡用户
A卡用户官方目前直接支持的显卡版本可以查看：https://ollama.org.cn/blog/amd-preview
如果你的不在上面列表中，就需要按照我下面这个步骤来安装Ollama。
目前官方支持显卡型号为：
其他A卡用户需要下载特殊版本，https://github.com/likelovewant/ollama-for-amd/releases
A卡如果之前安装过Ollama官方的安装包，一定要先卸载原来的。
如果模型在运行，就输入输入 /bye 命令退出模型，然后桌面右下角点击图标退出。
退出后在控制面板中卸载。
.png)
卸载后在安装Ollama。
安装Ollama后要桌面右下角点击退出。
下载显卡对应的rocm。https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU/releases/
具体下载哪个，可以先运行一次Ollama，然后再桌面右下角点击 View Logs 查看server.log文件里的日志。
可以搜索gpu_type字段来查找
日志中会写出来你的GPU类型，比如gfx1031。我们就在上面链接找到gfx1031下载。
解压下载的rocm压缩包。
打开 Ollama 安装目录 C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama\lib\ollama
将压缩包中的 rocblas.dll 替换 C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama\lib\ollama\rocblas.dll
将压缩包中的 library 文件夹替换 C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama\lib\ollama\rocblas\library
library 文件夹替换时要先将原来 ollama 的 library 文件夹删除，将新的复制进去，不要直接覆盖。
A卡用户后续步骤没有区别了，可以按照顺序看了。
2.设置环境变量
一般C盘没那么多空间给我们存放模型文件，这里本文将变量目录指向了D盘，自己根据实际需求设置，目录名随便。
变量名：OLLAMA_MODELS
变量值：D:\deepseek 你要存放模型的目录，可以根据自己磁盘实际情况随便创建个目录。
重要：设置完成后重启电脑，否则直接开始使用会将文件下载到C盘。
3.安装模型
本文安装的是14B的未受限模型，使用下面命令在CMD运行就可以了。
下载过成可能前面速度快，到了后面比较慢，耐心等待吧。
ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:14b
其他未受限模型命令：
ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:7b ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:8b ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:14b ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:32b ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:70b
官方原版模型命令：
ollama run deepseek-r1:1.5b ollama run deepseek-r1:7b ollama run deepseek-r1:8b ollama run deepseek-r1:14b ollama run deepseek-r1:32b ollama run deepseek-r1:70b ollama run deepseek-r1:671b
下载完成后就已经可以使用deepseek了。
下载安装Chatbox
Chatbox可以直接在官网免费下载：https://chatboxai.app/zh
安装Chatbox后我们可以通过常见的对话框来使用deepseek。
安装后运行Chatbox，我们选择是用自己的本地模型
然后选择本地模型，请注意这里选择Ollama API，不要选择deepseek API。
我们本地模型是通过Ollama来提供的。
实际体验
我测试在生成1500字散文时，GPU占用率仅有30%左右，显存占用高。其他场景暂未测试，可能个别情况下计算占用会比较高。
参考原文：柴郡猫
