DeepSeek本地部署教程 基于Ollama的图文安装指南
DeepSeek安装部署教程：基于Ollama获取最强推理能力
DeepSeek最近火得不行，你是不是也想把它免费装到自己电脑上？想拥有这个“最强大脑”的顶级推理能力，其实路径很清晰：先在本地安装Ollama这个大模型运行框架，然后通过它来拉取和运行DeepSeek模型。下面这份详细教程，带你一步步走通整个过程。
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安装Ollama
第一步，访问Ollama的官方网站：ollama.com。进入首页后，找到那个醒目的“Download”按钮，点击它。参考下图：
这样一来，Ollama的安装程序就准备下载到你的本地电脑了。
接下来，根据你电脑的操作系统，选择对应的版本进行下载安装。Ollama目前对macOS、Linux和Windows这些主流系统都提供了完善的支持。至于具体的下载和安装步骤，这里就不展开细说了，跟着官方引导走，通常都很顺畅。
运行Ollama
安装完成后，关键是要确保Ollama在后台正常运行。这个步骤其实很简单。以Mac电脑为例，你只需要留意屏幕顶部菜单栏——如果能看到那个可爱的小羊驼图标，就说明Ollama已经在默默工作了。如下图所见：
只要这个小图标出现，就表示环境已经就绪，可以进行下一步操作了。
Ollama查找deepseek
模型从哪里找？同样是在Ollama的官网。打开网站，在搜索框里输入“deepseek”进行搜索。结果页面会清晰地列出相关模型，如下图所示：
没错，那个备受关注的deepseek-r1系列大模型就在那里。
选择deepseek-r1不同模型大小
点击进入deepseek-r1的详情页，你会发现它提供了多个不同参数规模的版本，比如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b乃至671b。这里有个重要的选择逻辑：模型大小直接决定了它对电脑硬件的要求。参数越大的模型，通常需要越高的显存、显卡性能和内存配置。
具体该怎么选？一个基本原则是，根据你本地设备的配置量力而行。可以参考这个思路：如果你只是想快速体验或硬件资源有限，那么小参数模型（如1.5b、7b）是更轻量、更快速的选择；如果你的电脑配置较高，尤其是拥有性能不错的显卡和充足的内存，那么完全可以挑战更大的模型（如14b、32b甚至更高），以获得更强大的推理能力。关于这些版本之间更具体的区别，网上有详细的对比资料可供查阅。
如何运行模型？
选好模型后，怎么让它跑起来？操作命令其实非常直接。确定你想要运行的特定模型版本，然后复制对应的命令行，粘贴到你的终端（Terminal）里执行即可。
各个版本的运行命令如下：
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
这里以1.5B版本为例。复制 ollama run deepseek-r1:1.5b 这条命令，在终端粘贴并按下回车。接下来，你会看到终端开始拉取模型文件，耐心等待进度条“pulling manifest”达到100%。这个过程如下图所示：
下载完成后，你的本地DeepSeek模型就部署成功了！现在可以开始尽情“折腾”它了。比如，在终端输入你的第一个问题：“阿里云会让我财富自由吗？”，看看它会如何回答。效果类似下图：
对话结束后，如果想退出当前的模型交互界面，直接在终端输入 /bye 命令即可。
说到这里需要提一下，本篇教程核心是教你如何通过Ollama这个框架来运行DeepSeek。关于Ollama本身更丰富的终端指令和高级操作，比如模型管理、参数调整等，网上有非常多的资源可供深入探索，这里就不赘述了。祝你部署顺利，玩得开心！
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