2025 年 2 月 14 日，百度宣佈了兩個大訊息，文心大模型不止要免費，而且還要開源。
雖然李廠長曾在 2024 年 7 月稱“開源是智商稅”，但如今百度卻選擇開源，背後正是 DeepSeek 等開源模型的成功實踐。
不過就在春節期間，開源的 DeepSeek 因使用者激增頻繁出現“伺服器繁忙”，讓無數使用者感嘆：再強大的 AI，也抵不住流量洪流的衝擊。
與其在等待中無奈，不如將 DeepSeek 做本地部署，享受穩定的使用體驗。
本文將手把手教你如何將 DeepSeek 部署到自己的電腦上，不需懂程式設計、無需等待，讓你的 AI 助手從此告別“伺服器繁忙”，隨時隨地為你服務。
本地部署的好處和缺點
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好處：從根本上避免因伺服器過載導致的訪問問題。資料無需上傳雲端，也不用擔心洩露風險。
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缺點：對個人硬體有要求，有一定技術門檻和維護成本。
好處和缺點不止上面這幾點，本文不展開細講。你直接問 DS 也能得到答案。
DeepSeek-R1 各版本的特點及適用場景
DS-R1 有多個版本，它們的特點和適用場景請直接看下方表格：
本文將主要關注輕量級模型，這也是適用於我們大多數個人使用者的部署方式。
如何本地部署？
部署方法其實有很多，本文介紹基於 Ollama 實現本地部署。
Ollama 是一個支援在本地執行大型語言模型的工具，能夠幫助使用者快速部署和管理模型。
1、安裝 Ollama
從 Ollama 官網下載：https://ollama.com/download ，選擇對應的版本下載並安裝。
安裝成功後桌面就有 Ollama 的羊駝標誌。
2、部署 DeepSeek R1 模型
Ollama 官網支援多種 DeepSeek-R1 版本，可以在 https://ollama.com/search
看到 1.5B 到 671B 共 7 個不同規模的共 29 個不同版本，其中包括一些基於開源模型 Llama 和 Qwen 進行微調、蒸餾或量化處理後得到的模型。
DeepSeek-R1 1.5B 版本對硬體配置要求最低，本文就以它為例。
雙擊羊駝啟動 Ollama，然後開啟終端工具，複製貼上執行下方命令：
ollama run deepseek-r1:1.5
成功後會顯示 success，我嘗試問了它是誰。我再問了它“如何學習程式設計”，也是給了八點建議。
如果你是技術流使用者，到這一步就已經算是成功部署 DeepSeek R1 模型啦。
但對普通使用者來說，命令列不友好，還需要配置一個好用的前端，本文選用 Chatbox。
3、安裝 Chatbox
Chatbox 是一款開源的 AI 客戶端，旨在為使用者提供便捷的本地化 AI 對話體驗。它支援多種大型語言模型（LLMs），包括 OpenAI 的 GPT 系列、本地部署的模型（如 LLaMA、DeepSeek 等），並提供了一個直觀的圖形介面，方便使用者與 AI 模型互動。
開啟 Chatbox 官網（https://chatboxai.app/zh ）下載安裝。
安裝後開啟客戶端，從左下角點選“設定”，
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“模型提供方”選擇 Ollama API，“API 域名”保持預設配置，無需更改，
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它可以自動識別已透過 Ollama 安裝的模型
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“上下文訊息數量的上限” 預設是 20，調整到“不限制”
儲存設定後，我們就可以在聊天視窗中和 DS 聊天了。
如果你有多個本地模型，還可以隨時切換。
到這裡為止，我們就順利地在本地部署 DeepSeek。✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
後記
我在兩臺電腦上跑了模型。
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第一臺是 8G 記憶體的 M1 版 Mac，我安裝了 1.5B 和 7B 兩個模型。由於配置較低，當與 7B 模型聊天時，電腦幾乎“假死”，完全動不了了。😅
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另外一臺是 16G 記憶體 M4 晶片的 Mac min 安裝了 14B，跑起來還是順暢的。
DS-R1 1.5B 和 14B 的對比
我在兩臺裝置上分別問了一些相同的問題。
“你是誰？”
DS-R1：14B，命令列
DS-R1：1.5B，命令列
“你猜一下 MaxAiBox.com 這個網站是做什麼的？”
DS-R1：14B，命令列
ds-r1:1.5，Chatbox
因為 MaxAIBox 這個網站不在 DS 訓練語料庫，所以 DS 只能從從名字著手開始猜了。從兩個模型對話來看，1.5B 和 14B 的模型差別非常明顯。電腦配置夠的情況下，儘量使用更大的模型。
此外，在命令列和大模型聊天，體驗不好，大家還是安裝前端客戶端工具吧～
本文所用到的 AI 工具，MaxAIBox 均已收錄：
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DeepSeek：https://maxaibox.com/tools/1202.html -
Ollama：https://maxaibox.com/tools/1599.html -
Chatbox：https://maxaibox.com/tools/1610.html