手把手教你本地部署DeepSeek：享受AI帶來的便利

國內的大語言模型DeepSeek近日迅速出圈，憑借其在自然語言處理、代碼生成和多輪對話等任務中的出色表現，吸引了眾多開發者和研究者的關注，甚至登上了不少地區的app榜單。

不過在使用時經常會遇到服務器繁忙的困擾，解決辦法也很簡單，就是將其部署到本地，無需依賴云端服務即可享受AI帶來的便利。

要在本地部署DeepSeek，需要借助運行大語言模型的工具，這里我們建議使用LM Studio，這是一款專為本地運行大語言模型設計的客戶端工具。

它支持多種開源模型，并提供了簡單易用的界面，使得用戶無需編寫復雜的代碼即可加載和運行模型。LM Studio的最大優勢在于其“本地化”特性，確保數據的隱私和安全。

除了數據安全和避免服務器繁忙之外，在本地部署DeepSeek還可以做到靈活定制，我們可以根據硬件性能調整模型參數，優化運行效率，獲得更加定制化的體驗。

在開始部署之前，先確保設備滿足以下硬件要求：顯卡GTX 1060（6GB）及以上，推薦RTX3060及以上；內存容量8GB，推薦16GB及更高；存儲空間C盤剩余20GB，推薦使用NVMe固態硬盤。

首先是安裝LMStudio客戶端，在官網lmstudio.ai下載對應操作系統的安裝包即可，隨后雙擊運行并按照提示完成安裝。安裝完成后啟動LM Studio，就來到了用戶界面。

進入LM Studio之后先點擊右下角的設置圖標（小齒輪）將語言改為簡體中文，然后就可以加載模型了。這里有兩種情況，如果能自己找到各種不同版本的模型，那就下載到本地，然后點擊左上方文件夾的圖標，選擇模型目錄導入即可，優點是可以選擇自定義的模型，而且下載速度有保障。

不會自己找模型的話就在LMStudio的設置里，常規部分選中Use LM Studio's Hugging Face的復選框，然后點擊左上方的搜索圖標（放大鏡），搜索deepseek即可找到各種不同版本的模型，優點是使用簡單，但是下載非常不穩定。

這里簡單介紹一下選擇模型時不同參數規模的區別，參數規模以B（Billion，十億）表示，數值越高，意味著模型就越復雜，理解和生成能力就越強，但是對系統的性能要求就越高，生成內容的速度也就越慢。

具體來說，1.5B適合體驗/嘗鮮的場景，只有大約3GB的文件，不做推薦。7B適合普通內容創作及開發測試場景，文件提升至8GB，推薦16GB內存+8GB顯存，畢竟適合大多數用戶。8B在7B的基礎上更精細一些，適合對內容要求更高更精的場景，同樣適合大多數用戶。14B則提升至16GB，建議12核CPU+32GB內存+16GB顯存，適合專業及深度內容創作場景。更高的參數規模需要的硬件太高，而且生成速度會更慢，所以不做推薦。

DeepSeek的生成速度和顯卡性能有很大關系，作為參考，8B模型在移動端RTX 3060上的生成速度約為5字/秒，在桌面端RTX 3060平臺的生成速度約為8字/秒，14B模型在桌面端RTX 3060平臺的生成速度約為2字/秒，其他模型和配置可以近似估算，大家可以根據自己的配置和需求選擇參數規模。

部署完成之后，點擊LMStudio左上方的對話框，然后在頂部選擇要加載的模型即可。開始前可以先在頂部的模型這里設置上下文長度和GPU負載等等，模型加載完成之后就可以開始使用了。

對于有更高要求的用戶，LMStudio中支持創建多個文件夾，分類存放不同用途的模型，方便快速切換，LM Studio支持通過本地API接口與其他應用程序集成，實現更復雜的AI應用，本文因為篇幅原因不做深入介紹了。

最后再介紹一下常見問題與解決方案。下載速度慢：可以通過修改LM Studio的配置文件，將默認的Hugging Face鏡像替換為國內鏡像。

模型加載失敗：確保模型文件的擴展名為`.gguf`，并檢查LM Studio是否為最新版本。運行速度慢/GPU未調用：確認已安裝最新的CUDA驅動，并重啟LM Studio。