導讀：本地執行DeepSeek，本文比較完整，希望對大家有幫助。
各位有沒有想過在本地執行自己的 AI 模型，而不依賴雲服務或 API？沒問題，使用DeepSeek，我們就可以做到這一點！
無論是開發人員、資料愛好者，還是隻是喜歡擺弄 AI 的人，在本地執行 DeepSeek 都會改變一些遊戲規則。
讓我們將其分解為簡單的步驟，現在就即刻開始！
🛠️ 步驟1：安裝Ollama
在本地執行 DeepSeek 的第一步是設定Ollama，這是一個輕量級高效的工具，可讓您輕鬆在機器上管理和執行 AI 模型。
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下載 Ollama：前往Ollama 網站並下載適合你的作業系統（Windows、macOS 或 Linux）的最新版本。
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安裝 Ollama：按照儲存庫中提供的安裝說明進行操作。通常只需執行安裝程式或幾個終端命令即可搞定。
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驗證安裝：安裝後，開啟終端並輸入ollama –version以確認其正常工作。
請注意，Ollama 是在本地執行 AI 模型的門戶，因此請確保正確完成此步驟！✅
🤖 第 2 步：選擇你的模型
現在 Ollama 已設定完畢，是時候選擇要執行的DeepSeek 模型了。
DeepSeek 提供多種針對不同任務量身定製的模型，例如自然語言處理、程式碼生成或資料分析。如下之選擇：
顧名思義，型號越大，所需的硬體越強大。因此，請選擇適合您系統規格和效能需求
的型號。
為了平衡功率和效率，我建議使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。
🖥️ 步驟 3：如何執行它？
安裝 Ollama 後，我們就可以啟動 DeepSeek 了！
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執行模型：要執行要選擇的模型，請在系統上開啟PowerShell並鍵入適當的命令。我們來看下錶：
| 模型 | 適合的命令 |
|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | ollama run deepseek-r1:1.5b |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | ollama run deepseek-r1:7b |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | ollama run deepseek-r1:8b |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | ollama run deepseek-r1:14b |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | ollama run deepseek-r1:32b |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | ollama run deepseek-r1:70b |
2.與模型互動：模型執行後，我們可以開始與其互動。輸入提示語、提出問題或給它分配任務來完成。
例如：
> What’s the capital of France? Paris3.實驗：嘗試不同的提示和任務，看看模型的表現如何。實驗越多，你就越能理解它的功能。
🎉 第 4 步：你的個人 AI 已準備就緒
恭喜！🎊 你已成功在本地設定並執行 DeepSeek。
現在，你手頭上有一個強大的 AI 模型，隨時可以協助編碼、回答問題、生成內容或滿足你的任何其他需求。
💡本地執行 DeepSeek 的優勢
為什麼要費力地在本地執行 DeepSeek？以下是一些令人信服的理由：
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完全控制您的資料 🔒：你的資料保留在本地的機器上。無需擔心將敏感資訊傳送到第三方伺服器。
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更快的效能⚡：本地執行可消除延遲，為你提供即時響應和更流暢的體驗。
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無訂閱費💸：無 API 費用或經常性費用 – 只需一次性設定。
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有趣且即時訪問🎮：隨時隨地嘗試 AI，無需等待雲服務或網際網路連線。
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隱私和安全🛡️：保證你的資料安全無虞，不受外部暴露。
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離線訪問🌍：無需網際網路連線即可使用 DeepSeek——非常適合遠端工作或旅行。
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定製🛠️：根據你的特定需求和偏好微調模型。
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學習機會🧠：在本地執行 AI 模型是瞭解其內部工作原理的好方法。
🚀 額外步驟：自動化和整合
如果喜歡冒險，可以更進一步，將 DeepSeek 整合到我們自己的工作流程中。
例如：
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將其用作 IDE 中的編碼助手。
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使用自定義指令碼自動執行重複任務。
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構建聊天機器人或個人助理。
可能性無窮無盡也！🌟
🎯 結語
在本地執行 DeepSeek 是一種充分利用 AI 功能並保持對環境控制的有效方法。無論您是開發人員、研究人員還是技術愛好者，此設定都可以讓您自由地按照自己的方式探索 AI。
那麼，你還在等什麼？安裝 Ollama，選擇適合你的模型，立即開始在本地執行 DeepSeek！如果你有任何問題或建議，請在下面的評論中提出。讓我們一起構建和學習哦。🚀
祝各位開發者編碼愉快，新年大吉！💻
作者：聆聽世界的羊
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