Deepseek 服务器挤爆了？别急，这一本地部署 “秘籍” 让你轻松应对！(文末 ...

DeepSeek 介绍

DeepSeek 一共开放了两个模型，DeepSeek V3和DeepSeek R1，这俩是差别的模型。

• V3 根本上可以处置惩罚绝大多数种类的任务，
  
• R1 在必要逻辑推理的任务上更擅长，比如写代码，做数学题。
  

维度DeepSeek V3DeepSeek-R1架构MoE（专家模型）专家模型优势场景通用任务、多语言、高性价比垂直范畴（代码/数学）、逻辑推理本钱推理本钱低可能针对质量优化，本钱稍高适用性企业级云服务、多任务场景专业范畴应用、轻量级部署 接下来的内容是3种DeepSeek的使用方法，分别是：

• 【最强盛】官方使用方法：满血版的 DeepSeek V3 和 R1
  
• 【最保险】本地部署：非满血版的 DeepSeek V3 和 R1
  
• 【最极客】 API + 客户端：次满血版的DeepSeek V3和R1
  

官方网页版

访问链接：https://chat.deepseek.com/，可以在任何设备和欣赏器打开，手机和电脑等都没有问题。
之前从未登录过的用户必要进行登岸，使用手机号、微信或者邮箱登岸即可。
然后点击“开始对话”就可以使用。
不外必要注意一点儿，那就是怎样选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。

但是 DeepSeek 实在是太火热了，导致截至今天都太多人反问，根本上只能每天问它一句，如果再进行上下文追问，就会服务器繁忙，请稍微再试了。

联网搜索我在 11 月份是可以使用的，同时会在右边栏显示它搜索的网页（但是缺点是没法像 Kimi 一样天生引用）。但是过年期间，由于大量的 IP 攻击，官方取消了联网搜索功能。
截至 2025.02.08，联网搜索又能规复使用了。
本地部署

这是最保险的一种方法，由于它的意思是「在本身的电脑上装一个 DeepSeek」，这意味着只要你的电脑没有坏，就可以不停的使用 DeepSeek。
但这种方法有一个缺点，那就是一样寻常来说个人电脑的性能有限，所以只能装「蒸馏版」的DeepSeek，这个版本的 DeepSeek 必要占用的电脑资源要比满血版少的多，同样性能也差不少。
这种方式适合的人群为：

• 必要包管数据安全，不能联网
  
• 对于性能的忍受度较高
  
• 只必要普通的AI功能。
  

如果你符合上述描述，那你可以选择本地部署，方法其实非常简朴。
Ollama 介绍

Ollama 是一个集成主流 AI 大模型的网站，开源且使用免费，图标如下：

官网： https://ollama.com/
GitHub地址： https://github.com/ollama/ollama， 目前 stars 数 122.2k
作用： 使用 Llama 3.3、DeepSeek-R1、Phi-4、Gemma 2 和其他大型语言模型启动和运行。
特点：

• 轻量级，可本地运行各种开源的大语言模型
  
• 简朴易用，一键部署（一行命令就可以下载热门模型，运行即用）
  
• 多客户端，支持 Mac、Windows、Linux 各种系统
  
• 完全本地运行，保护数据隐私
  
• 支持自界说模型和参数调整
  
• 优化的模型运行效率，支持 GPU 加快，本地相应速度快
  
• 适合个人开辟，小型团队使用
  

总而言之一句话：Ollama 简直是个大杀器，革命性的开源工具，帮助用户能够在个人电脑运行强盛的、吃配置的大语言模型。
典型使用场景

• 个人 AI 助手（使用免费）
  
• 代码开辟助手
  
• 文本创作和翻译
  
• 本地知识库问答
  

下载 Ollama

通过官网下载对应的客户端，如果官网下载链接繁忙，去 GitHub 的 Release 下载对应的版本，这里不做介绍了。
按照乐成，以管理员身份打开命令行工具，乐成如下：

还能看输入 ollama -v查看当前的版本号：

下载完成后可以关注下面几个文件夹：

• C:\Users\{name}\.ollama，这个文件路径存放模型
  
• C:\Users\{name}\AppData\Local\Ollama，这个文件路径存放日志
  
• C:\Users\{name}\AppData\Local\Programs\Ollama，这个就是 Ollama 主程序默认安装位置
  

Deepseek-R1 模型下载

R1 提供了从 1.5B 到 671B 差别大小的模型，而 V3 只有671B，而 671B 必要的电脑性能单个电脑几乎不可能满意，所以建议大家可以直接安装并且部署 R1 模型。
Deepseek 模型库地址：https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b

可以看到 R1 有7个版本，此中最小的是 1.5b ，它必要的内存大小为 1.1GB ，这个要求几乎全部的电脑都可以满意，可以作为实验。
我的电脑显卡不太高，直接在命令行输入：ollama run deepseek-r1:1.5b

安装速度跟网速有关，1.5b 的模板大概在 1.1 GB 左右，安装乐成如下：

Ps: 如果你的配置够高，可以选择更大的模型，如图：

安装乐成，就可以在命令行进行问答了，比如下图：

速度还挺快，完全不消担心服务器繁忙了。
本地服务是可以了，但是命令行不敷好看，那么怎样可以更优雅的使用呢，这个时候就必要网页或者客户端了。
   动手强的大佬可以本身开辟，术业有专攻，我这种后端程序员只能合理去找工具了。
  Chatbox AI

Chatbox AI：办公学习好助手。Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持浩繁先辈的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。
官网链接：https://chatboxai.app/zh

特点：不但支持网页版，还支持多客户端，Mac、Windows、Linux、Android、IOS 系统。
ChatBox AI Windows 安装

下载完 Windows 安装包，并打开之后，点击 Use My Own API Key/Local Model，如图：

选择 Ollama API：

在模型的下拉框，选择我们的模型：

点击生存。
在 Chatbox 界面下，测试 DeepSeek-R1 模型

然后将这段翻译成英文：
How do you self-study programming?
本地模型就算跑通了，但是这个本地模型由于电脑配置问题，肯定是不如官网的满血版的。
缺点
经过一段时间的自测，发现本地版本的缺点也很明显：

• 无法联网搜索，模型的最新数据库只到2023年
  
• 电脑配置太低，运行 7b 模型就会很卡顿
  
• 模型数据不敷的深度思考也不如官网
  

用处

• 多语言翻译（中英互译，语法检查等等），不消担心官网服务器繁忙
  
• 撰写好会议纪要，进行本地总结（保护公司隐私）
  
• 周报修改建议（比方试用期转正环境）
  

总结

• Chatbox AI 除了能安装 DeepSeek-R1，还能连接其他大模型
  
• 除了 Chatbox AI 能可视化，另有 Open WebUI、Cherry Studio、OneAPI、LobeChat、NextChat等
  
• 工具许多，选择适合本身的就好
  
• DeepSeek 固然火，但是也不是银弹。
  

如果你只想简朴的抛给 DeepSeek 一个问题，就想得到一个满意的答案的话，我估计它也不可能让你满意。就像其他 AI 工具一样，总有你看不上的地方。
在我两个月的使用过程中，既让它帮我写代码（且乐成上线使用），也帮我修改过年会的主持稿。（后续也可能总结出来）
我发现最强盛的是他的思考过程，真的很像人类的思考，寻求问题的过程当中，往往比结果更紧张。
彩蛋

众人大抵是爱走捷径的，便如庙里求签的香客，总盼着掷一枚铜板，供上一炷香，便能换得心中满篇的吉言。
今人对着方寸荧幕叩问，倒像极了解签的先生，案前摆着台细密西洋钟——诸君若只想抛个只言片语便讨得十全方子，怕是连栖在屋檐的寒鸦都要笑出冷泪。
这两个月光景，我教这铁壳书生写过代码，字字如钢钉入木，竟真能悬梁立柱；也央它润色过年会辞令，生生把陈词滥调熬成金箔汤。
只是诸位莫要学那看客单盯着戏台终场的满堂彩，殊不知最精妙处原是青衣甩袖时颤巍巍的水磨腔——这铁脑壳推敲字句的边幅，倒像极了绍兴城里戴着铜框镜的老学究，拈着髯毛把黄历翻得哗哗响，末了还要长叹一声"此事还需再议"。
如今满街都是急着吞食答案的饕餮客，倒叫我怀念起西泠印社里篆刻师傅磨石的声响。铁器与金石相击时迸出的星火，原比印成后的朱砂章更教人眼眶发热。只是这原理，怕是要等到梅雨时节青苔爬满键盘缝时，诸君方能在潮湿的缄默沉静里咂摸出三分滋味了。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。