本地部署DeepSeek-R1成功后的忠告：普通人你就别跟风了

最近，AI圈子里热闹非凡，Deep Seek这个名字更是频繁出现在大家的视野中。很多人跃跃欲试，甚至开始纠结要不要在自己的电脑上本地部署它。

今天成功本地部署，亲身体验后，可以奉劝一句：普通人真没太大必要本地部署，不要被自媒体牵着走，搞的那么焦虑。

虽然本地化过程，说难也并不难，就那么三步（据说有人还花钱…），我可以直接教你。

第一步：Ollama平台安装

官网下载地址：

https://ollama.com/download/，支持Windows、Linux和macOS。选择适合你的电脑系统平台，点击Download进行下载。注意一定要下载安装完毕之后进行下一步。（下载完成之后任务栏出现了ollama羊驼的图标，说明软件安装成功）

第二步，安装DeepSeek-R1模型

在ollama官网（https://ollama.com），搜DeepSeek，选择第一个deepseek-r1，然后选择不同参数的模式，大部分普通电脑都是1.5B或者7B、8B、14B，我这边电脑是4G显存的3050显卡，选择7B还勉强可以。

第三步，下载模型并部署

以Windows电脑为例，同时按WIN+R后，输入cmd，并确定，粘贴刚才复制的指令并回车：ollama run deepseek-r1:7b，耐性等待模型下载完毕（红色圈为100%）。

成功之后就可以直接在命令窗口对话了，这是最简单的本地安装，界面使用比较粗糙简单。

当然，如果你想体验更好，可以下载Chatbox软件（https://chatboxai.app/zh），在软件的设置界面选择Ollama API，下面会自动带出你安装好的本地模型，然后就可以正常在窗口对话了。

但是，我要说但是了。

亲测下来，对大家的忠告是，普通人本地部署Deep Seek并不是非做不可的选择。

先来说说电脑配置的问题。Deep Seek可不是个“省油的灯”，它对硬件的要求可不低。一般来说，它需要强大的处理器来快速处理复杂的算法，显卡也不能含糊，最好是那种高端的显卡，这样才能保证运行流畅。

满血的R1要400多G。所以前面我只下了7b。体验下来差强人意。有这时间，我用Kimi也解决了。

内存方面，至少也要几GB起步，不然很容易出现卡顿甚至崩溃的情况。要是硬要为了部署Deep Seek去升级电脑硬件，那可是一笔不小的开支。

而且，升级后的电脑可能也就用在了这个AI工具上，说实话，普通人也用不到那么高级的功能。除非你真壕，或者就喜欢折腾，那另说。否则这时间、金钱都是成本。（网速不行的话，光下载安装就等几个小时）

再看看线上的资源。现在互联网这么发达，Deep Seek的线上服务已经非常完善了。你只需要通过浏览器或者相应的客户端登录，就能轻松使用它的各种功能。

例如火山引擎、硅基流动、coze等很多后台都支持调用deepseek-r1，哪怕花点钱都值得。

无论是文本生成、图像识别，还是数据分析，线上资源基本都能满足你的需求。而且，线上服务还会不断更新和优化，你不用担心版本过时的问题。

其实，对于普通人来说，我们使用Deep Seek更多的是为了提高生活和工作的效率，解决一些实际问题。

比如，你想写篇文章，用线上版本的Deep Seek，输入几个关键词，它就能帮你生成一个不错的初稿，你再根据自己的想法进行修改和完善，既省时又省力。

又比如，你需要对一些图片进行分析，线上版本同样可以轻松完成任务，不需要你本地部署来折腾。

所以，大家真的不用太焦虑本地部署Deep Seek这件事。根据自己的实际情况，合理利用线上的资源，就能很好地享受AI带来的便利。

把精力放在如何更好地利用Deep Seek的功能上，而不是纠结于本地部署的难题，这样才能真正让AI为我们的生活和工作助力。

但公司则不一样哈，公司可能真有数据安全的考虑，那就得该本地的就本地了…