DeepSeek 是什么？为何如此火爆？

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 ，于 2023 年 7 月 17 日正式成立，是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）及相关技术的创新型企业。别看它成立时间不长，却在 AI 领域迅速崭露头角，成为了备受瞩目的 “明星”。

2024 年底，DeepSeek 发布新一代大语言模型 V3 并开源，其多项评测成绩超越主流开源模型，成本优势显著。今年 1 月，又发布最新开源模型 R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI 的 o1 模型正式版，训练成本却仅为 560 万美元，远低于美国科技巨头的数亿美元乃至数十亿美元投入。这就好比一位初出茅庐的选手，在高手如云的赛场上，不仅不怯场，还凭借出色的表现，一次次惊艳众人。

从发布模型到应用登顶下载榜，再到引发美股震荡，DeepSeek 的每一次动作都能掀起不小的波澜，在 AI 领域的地位和影响力与日俱增。也难怪它能吸引众多 20 - 40 岁的科技爱好者关注，毕竟谁不想第一时间了解这个 “搅局者” 的动态呢？

部署前的准备工作

硬件要求早知道

在准备部署 DeepSeek 之前，我们得先看看自己的 “装备” 是否过关。DeepSeek 作为一款强大的大语言模型，对硬件还是有一定要求的。就好比你要驾驶一辆高性能跑车，那肯定得有与之匹配的优质跑道和充足的动力。

如果你只是想初步体验一下，最低配置 CPU 支持 AVX2 指令集，加上 16GB 内存和 30GB 存储，也能勉强 “跑” 起来。但要是你想让它火力全开，发挥出最佳性能，那推荐配置可就得升级啦。拥有 NVIDIA GPU（RTX 3090 或更高），再搭配 32GB 内存和 50GB 存储，这样才能让 DeepSeek 在运行时更加流畅，无论是处理复杂的文本任务，还是进行快速的推理计算，都能轻松应对 。

要是你运行的是大型模型，像 14B、32B 或 70B 版本这种 “大块头”，那对硬件的要求就更高了。需要更强大的 GPU 支持，比如 NVIDIA Tesla V100、A100 ，或者 RTX 4090 等高性能 GPU。同时，显存至少要达到 80GB，内存也得提升到 256GB 以上，存储容量也得扩充到 2TB 或更多，这样才能满足它们对资源的 “巨大胃口”。

软件工具全搜罗

除了硬件，软件工具也必不可少。这里首推 Ollama，它可是部署 DeepSeek 的得力助手，是一个开源工具，能让我们在本地轻松运行和部署大型语言模型，就像一个贴心的管家，帮我们把模型管理得井井有条。

获取 Ollama 很简单，访问 Ollama 官网，点击 “Download” 按钮，根据你的操作系统选择对应的安装包。下载完成后，直接双击安装文件，然后按照提示一步步完成安装。安装完成后，咱们还得验证一下是否安装成功。打开终端，输入 “ollama --version”，如果输出版本号，比如 “ollama version is 0.5.6”，那就说明安装成功，可以继续接下来的部署步骤啦。

另外，如果你打算使用 Open Web UI 来更直观地与 DeepSeek 模型进行交互，那就还需要安装 Docker。Docker 就像是一个神奇的容器，能把软件和它运行所需的环境打包在一起，避免各种依赖冲突，让我们的部署过程更加顺利。安装 Docker 的方法也不复杂，大家可以根据自己的操作系统，在网上搜索相应的安装教程，按照步骤操作即可。

部署 DeepSeek，实操步骤来了

准备工作就绪，接下来就正式进入 DeepSeek 的部署环节。别担心，只要跟着下面的步骤一步步操作，你也能轻松搞定，让 DeepSeek 在你的设备上 “安家落户” 。

第一步：安装 Ollama

Ollama 是我们部署 DeepSeek 的关键工具，它的安装过程并不复杂，就像给电脑安装一个普通软件一样简单。不同操作系统的安装方式略有不同，下面就分别来看看。

Windows 系统：

1. 打开浏览器，访问 Ollama 官网（https://ollama.com/ ）。

2. 在官网页面找到 “Download” 按钮，点击后会弹出下载选项，选择 “Windows” 版本进行下载。

3. 下载完成后，找到下载的安装包，通常是一个.exe 文件，双击打开它。

4. 在安装向导界面，按照提示点击 “Next”，然后选择安装路径，建议不要安装在系统盘（C 盘），可以选择其他空间较大的磁盘分区，比如 D 盘、E 盘等。选择好路径后，继续点击 “Next”，直到安装完成。

5. 安装完成后，打开 “命令提示符”（可以通过在开始菜单中搜索 “cmd” 找到），在命令提示符中输入 “ollama --version”，如果输出版本号，比如 “ollama version is 0.5.6”，就说明 Ollama 在 Windows 系统上安装成功啦。

MacOS 系统：

1. 同样在浏览器中打开 Ollama 官网（https://ollama.com/ ）。

2. 点击 “Download” 按钮，选择 “macOS” 版本进行下载。

3. 下载完成后，双击下载的安装包，按照安装提示进行操作，一般直接点击 “继续” 就能完成安装。

4. 安装完成后，打开 “终端” 应用（可以在 “应用程序” - “实用工具” 中找到），在终端中输入 “ollama --version”，若显示出版本号，表明 Ollama 在 MacOS 系统上安装成功。

Linux 系统：

对于 Linux 系统，安装 Ollama 有两种常见方式。

• 方式一：使用在线安装命令。打开终端，输入以下命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

然后等待安装过程完成，期间可能会提示输入管理员密码或确认安装，按照提示操作即可。

• 方式二：如果你的系统有包管理器，比如 Ubuntu 系统使用 apt，Fedora 系统使用 dnf，也可以通过包管理器来安装。以 Ubuntu 系统为例，在终端中输入：

sudo apt update

sudo apt install -y software-properties-common

sudo add-apt-repository ppa:ollama/ollama

sudo apt update

sudo apt install -y ollama

安装完成后，在终端输入 “ollama --version” 验证安装是否成功。

第二步：选择并安装 DeepSeek 模型

安装好 Ollama 后，就可以在其中搜索并安装 DeepSeek 模型了。Ollama 就像是一个模型仓库，里面存放着各种模型，我们要做的就是从中找到 DeepSeek 模型并把它 “搬” 到我们的设备上。

1. 打开终端，输入 “ollama list”，这一步是查看当前已经安装的模型，由于我们刚刚安装好 Ollama，这里应该没有任何模型显示。

2. 接下来，使用 “ollama pull” 命令来搜索并下载 DeepSeek 模型。在终端中输入 “ollama pull deepseek”，然后按下回车键。这时，Ollama 会从模型仓库中搜索所有与 DeepSeek 相关的模型，并列出它们的名称和版本。

ollama pull deepseek

3. DeepSeek 有多个版本和参数规模的模型可供选择，比如 DeepSeek-R1 的 1.5B、7B、14B、32B 等。不同参数规模的模型在性能和资源需求上有所不同。

• 1.5B 模型：属于轻量级模型，对硬件要求较低，即使是配置不太强的电脑也能运行。它适用于一些简单的文本生成任务，比如日常的文案写作、短对话回复等。

• 7B 模型：性能比 1.5B 模型更强大一些，能处理稍微复杂一点的任务，如简单的代码生成、一般的知识问答等，对硬件的要求也会相应提高一点，建议有独立显卡的电脑安装。

• 14B、32B 模型：这些模型的参数更多，拥有更强的理解和生成能力，适合处理复杂的任务，如复杂的代码编写、深度的学术研究、长篇文章的创作等，但它们对硬件的要求也更高，需要高性能的显卡和较大的内存才能流畅运行。

根据自己的硬件配置和需求，选择合适的模型进行安装。例如，如果你的电脑配置一般，想要尝试一下 DeepSeek 的基本功能，可以安装 1.5B 模型，在终端输入：

ollama run deepseek-r1:1.5b

如果你的电脑配置较好，想体验更强大的功能，就可以安装 7B 模型，命令如下：

ollama run deepseek-r1:7b

输入命令后，Ollama 会开始下载并安装你选择的模型，这个过程可能需要一些时间，具体取决于网络速度和模型大小。请耐心等待，直到安装完成。安装完成后，就可以在终端中与 DeepSeek 模型进行交互了，输入一些问题，看看它会给出怎样的回答。

第三步（可选）：搭建 Chatbox 前端

如果你觉得在命令行中与 DeepSeek 模型交互不太方便，或者想要一个更直观、友好的界面，那么可以搭建 Chatbox 前端。Chatbox 是一个专门为大语言模型设计的桌面客户端，它支持多种模型，包括 DeepSeek，能让你像使用聊天软件一样与模型进行对话。

1. 访问 Chatbox 官网（https://chatboxai.app/zh ），在官网页面找到 “免费下载” 按钮，点击下载适合你操作系统的安装包。

2. 下载完成后，对于 Windows 系统，双击安装包，按照安装向导的提示进行操作，比如选择安装路径、创建桌面快捷方式等；对于 MacOS 系统，将下载的安装包拖动到 “应用程序” 文件夹中即可完成安装。

3. 安装完成后，打开 Chatbox。

4. 进入 Chatbox 的设置界面，在 “模型” 选项中选择 “Ollama API”。

5. 在模型列表中选择你之前在 Ollama 中安装好的 DeepSeek 模型，比如 “deepseek-r1:1.5b” 或 “deepseek-r1:7b” ，然后点击保存。

6. 设置完成后，就可以在 Chatbox 的聊天窗口中与 DeepSeek 模型愉快地聊天啦，输入你想问的问题，模型会在下方给出回答，就像和朋友聊天一样简单。

成功运行的验证与测试

简单测试，看看效果如何

部署完成后，大家肯定迫不及待想知道 DeepSeek 到底好不好用，能不能满足自己的需求。这里我给大家做了几个简单的测试，让大家对它的能力有更直观的感受 。

我先问了它一个历史问题：“秦始皇统一六国的时间是什么时候？”DeepSeek 很快就给出了答案：“秦始皇统一六国的时间是公元前 221 年 。在这一年，秦国先后灭掉韩、赵、魏、楚、燕、齐六国，结束了自春秋战国以来长达数百年的诸侯割据混战局面，建立了中国历史上第一个大一统王朝 —— 秦朝 。” 回答得准确又详细，不仅给出了统一六国的时间，还简单阐述了这一事件的历史意义。

接着，我又抛出一个科技相关的问题：“人工智能在医疗领域有哪些应用？” 它的回答如下：“人工智能在医疗领域有众多应用，主要包括以下几个方面：

• 疾病诊断：通过分析医学影像（如 X 光、CT、MRI 等）和病历数据，人工智能算法可以帮助医生更准确、快速地检测疾病。例如，谷歌旗下的 DeepMind 开发的 AI 系统，能够对眼部疾病进行高精度的诊断，其准确率可与顶尖眼科专家媲美。

• 药物研发：人工智能可以加速药物研发过程，通过分析大量的生物数据，预测药物的有效性和安全性，筛选潜在的药物靶点，缩短研发周期，降低研发成本。

• 个性化医疗：根据患者的基因信息、病史和生活习惯等数据，人工智能能够为患者制定个性化的治疗方案，提高治疗效果 。

• 医疗机器人：在手术中，医疗机器人可以辅助医生进行更精确的操作，如达芬奇手术机器人，能够完成复杂的微创手术，减少患者创伤和恢复时间。”

从这些回答可以看出，DeepSeek 对知识的理解和掌握非常扎实，能够清晰、全面地回答各种问题，无论是历史、科技，还是其他领域，都能应对自如。

常见问题及解决办法

在部署和运行 DeepSeek 的过程中，大家可能会遇到一些问题，别担心，下面我就给大家列举一些常见问题，并提供相应的解决办法。

问题一：服务器繁忙

当使用人数过多时，可能会出现服务器繁忙的情况，导致无法及时响应请求，出现 “服务器繁忙，请稍后重试” 的提示。这就好比一家热门餐厅，用餐高峰期时，客人太多，服务员忙不过来，就需要大家耐心等待。

解决办法：

• 可以尝试更换网络环境，比如从 Wi-Fi 切换到移动数据，或者反过来，说不定能改善网络拥堵的情况。就像换一条不那么拥挤的道路，通行速度可能会更快。

• 使用加速器也是一个不错的选择，比如下载一个海豚加速器，在其右上角口令处输入【DS111】即可领取五天时长，加速 DeepSeek，获得高速专线，解决服务器繁忙问题。这就像是给你的网络加上了一个 “涡轮增压”，让数据传输更顺畅。

• 如果以上方法都不行，还可以选择本地部署 DeepSeek。本地部署是将 DeepSeek 模型下载到本地电脑上，利用电脑的显卡进行数据处理和推理，这样可以减少网络延迟，提高数据处理和响应速度，避免将数据传输到云端，增强数据的主权和控制，减少因网络连接可能带来的安全风险。

问题二：模型加载失败

有时候，可能会遇到模型加载失败的情况，导致无法正常使用 DeepSeek。这可能是由于模型文件损坏、版本不兼容或者依赖问题等原因造成的。就像组装一台电脑，如果某个零件损坏或者不匹配，电脑就无法正常启动。

解决办法：

• 首先检查模型文件是否完整，可以通过哈希校验等方法验证文件的完整性。如果文件损坏，就需要重新下载或恢复。这就好比检查电脑零件是否完好，有问题就及时更换。

• 确保 DeepSeek 版本与使用的深度学习模型版本兼容。如果版本不兼容，考虑升级或降级 DeepSeek，或者更新模型文件。这就像给电脑软件升级或降级，以适应不同的硬件或系统要求。

• 查看 DeepSeek 的官方文档，了解所需的依赖项，并确保所有依赖库都已正确安装。这就好比安装电脑软件时，要确保安装了所有必要的插件和运行库。

问题三：运行速度慢

如果你的硬件配置较低，或者同时运行了多个占用资源的程序，可能会导致 DeepSeek 运行速度较慢，回答问题需要较长时间。这就像一辆小马力的汽车，拉着很重的货物，行驶速度自然就快不起来。

解决办法：

• 关闭其他不必要的程序，释放系统资源，让 DeepSeek 有更多的 “动力” 运行。这就好比给汽车减轻负载，让它跑得更快。

• 如果硬件配置确实较低，可以考虑升级硬件，如增加内存、更换更快的 CPU 或 GPU 等。这就像给汽车换上更强大的发动机和更好的轮胎，提升它的性能。

• 优化模型参数，根据自己的需求和硬件条件，选择合适的模型参数，降低模型的计算复杂度，提高运行速度。这就像调整汽车的变速器，让它在不同路况下都能保持最佳的运行状态。

总结与展望

部署 DeepSeek 虽然需要一定的技术基础和准备工作，但只要按照步骤一步步操作，就能成功将这个强大的大语言模型部署到自己的设备上，开启智能之旅。

从准备硬件和软件，到安装 Ollama、选择并安装 DeepSeek 模型，再到搭建 Chatbox 前端，每一个步骤都至关重要，任何一个小细节都可能影响到最终的部署效果。在成功运行后，通过简单的测试，我们看到了 DeepSeek 在知识理解和回答问题方面的出色表现，同时也了解了一些常见问题的解决办法，让我们在使用过程中更加得心应手 。

DeepSeek 的应用前景十分广阔，无论是在工作中，帮助我们快速生成文案、分析数据、进行代码编写；还是在学习中，辅助我们答疑解惑、拓展知识面、提升学习效率；亦或是在生活中，为我们提供创意灵感、规划旅行、解决生活小难题，它都能发挥巨大的作用。希望大家都能积极探索 DeepSeek 的更多应用，让它成为我们工作、学习和生活的得力助手，一起感受人工智能带来的便捷与乐趣 。