一文读懂！DeepSeek超简易本地部署教程
本文导读：部署 DeepSeek 本地模型，并通过 Ollama 提供 API 支持。配合 Webman AI 接入本地部署
DeepSeek-R1模型API接口，提升用户体验的同时，使自己从中获取收益。
概述
DeepSeek-R1模型在各项指标直逼甚至超越OpenAI及同类产品，迅速成为业界焦点。更令人惊喜的是该模型基于MIT协议免费开源，允许任何公司或个人自由商用，无需任何授权限制，一时间在AI界掀起了巨大波澜。
最近DeepSeek服务被外海攻击，有时候无法访问，既然DeepSeek-R1是开源的，那么我们其实可以部署自己的DeepSeek-R1模型，如果再结合Webman AI，效果将更加完美。
废话不多说，直接上教程教怎么本地部署DeepSeek-R1服务。
前提
电脑有显卡，显卡越好效果越好
一、安装ollama
https://ollama.com/download
二、根据配置安装合适的版本
参考量 | 显存需求 | 显卡推荐 | 命令 |
|---|---|---|---|
1.5B | 通常4GB左右 | GTX 1050 | ollama run deepseek-r1:1.5b |
8B | 一般8-10GB | GTX 1660 | ollama run deepseek-r1:8b |
14B | 12GB以上，16GB以上运行流畅 | RTX 3060 | ollama run deepseek-r1:14b |
32B | 16GB以上，21GB以上运行流畅 | RTX 3060 | ollama run deepseek-r1:32b |
70B | 24GB以上，40GB以上运行流畅 | RTX 3090、RTX 4090 | ollama run deepseek-r1:70b |
671B | 1342GB | 16张NVIDIA A100 80GB显卡 | ollama run deepseek-r1:671b |
根据显存选择合适的版本，有条件的建议上32B或者70B，效果非常好。如果显存不够，并且使用了高版本，会自动使用CPU+显存的方式来运行，但是输出很慢，每秒1-2个字。
三、对话
安装完之后就可以直接在命令行对话了。
以下内容为可选项
配合 Webman AI (可选)
如果你有Webman AI程序，则可以接入自己的deepseek-r1，提升用户体验的同时，使自己从中获取收益。
ollama 默认在命令行中对话，UI界面并不友好，如果配合 Webman AI 也可以有更好的交互体验。
假设你已经部署了Webman AI程序，通过以下步骤接入DeepSeek-R1。
进入到Webman AI 管理后台
新增模型
设置对外模型名称
新建角色
测试
腾讯云开发者
