deepseek配置本地（deep安装）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、deepseek为什么要本地部署
• 2、deepseek本地化部署硬件配置
• 3、deepseek本地化部署配置要求

deepseek为什么要本地部署

对于整合包的使用，首先需要下载并解压整合包，这通常包含了运行某个软件或游戏所需的所有文件和依赖。解压后，根据提供的文档或教程进行配置，比如设置数据库连接、调整配置文件等。配置完成后，一般通过运行某个启动脚本或执行文件来启动整合包提供的功能。

DeepSeek可以在不联网的情况下使用。通过将DeepSeek部署到本地，用户可以在没有网络连接的环境中运行和使用该模型。这不仅可以避免网络攻击导致的使用不稳定，还能确保数据的安全性和隐私性。要实现在本地运行DeepSeek，用户需要借助一些工具如Ollama或LM Studio来完成模型的本地部署。

要本地部署DeepSeek，首先确保满足环境要求，然后按照步骤从GitHub克隆代码、安装依赖库、下载预训练模型，最后启动服务即可。详细来说，本地部署DeepSeek的环境要求包括：操作系统建议使用Linux或Windows，Python版本需要大于等于7。此外，还需要安装一些依赖包，如PyTorch和Transformers等。

可以考虑使用网络附加存储解决方案。最后，网络安全也是不可忽视的一环。一定要配置好防火墙和安全组规则，只允许授权的用户和服务访问服务器，这样可以有效防止非法访问，保护你的数据安全和模型的正常运行。总的来说，DeepSeek的本地化部署需要综合考虑硬件、操作系统、软件环境和网络安全等多个方面。

请参考B站up主NathMath的视频教程。本地部署时模型大小的选择：根据内存和显存大小选择最接近的模型，如4050（8G显存）+16G内存，选择14b模型较合适。cherry studio链接后的操作：在cherry studio设置好链接后，回到主界面选择模型，英伟达的deepseek叫deepseek-ai/deepseek-r1。

deepseek本地化部署硬件配置

DeepSeek在福建高校的本地化部署与直接接入的主要区别在于数据存储和处理的位置以及使用的便捷性。本地化部署意味着DeepSeek的AI大模型被安装到本地计算机或服务器上，不依赖网络或云服务。这样，所有的数据处理和分析都在本地进行，有助于保护数据的安全性和隐私性。

除上述应用，2 月 26 日，内蒙古科协数字科技产学联合体等举办 DeepSeek 本地化应用研讨会，探讨其在内蒙古 “五大任务” 中的融合应用。未来，DeepSeek 有望在内蒙古更多行业拓展。

Deepseek在内蒙古的本地化应用主要体现在以下几个方面：矿产资源勘探：地质结构分析：Deepseek通过先进的地球物理和地球化学数据分析技术，能够精确解析内蒙古复杂的地质结构，为矿产资源的勘探提供科学依据。

DeepSeek的投喂主要是通过本地化部署后，在RAG设置选项中选择嵌入文本的模型，然后根据自己的实际需求，选择投入的文本进行针对性喂养，从而打造出专属于自己的DeepSeek本地化模型。具体来说，首先需要在本地完成DeepSeek的部署。

其训练成本仅为同类产品的一小部分，且能通过稀疏激活减少资源消耗。此外，DeepSeek积极与国产芯片厂商合作，支持低成本本地化部署，推动了国产算力产业链的升级。在文本生成、联网搜索、代码能力等实测中，DeepSeek也展现出了接近甚至优于国际竞品的表现。

DeepSeek：偏好学术论文与技术文档，需强化参考文献标注（如DOI编号）； 豆包：侧重短视频文案，需添加字幕和关键帧标记以提升多模态解析率； Kimi：对长文本深度解析友好，建议采用Markdown结构化排版。

deepseek本地化部署配置要求

建议查阅相关教程或寻求专业人士的帮助。此外，DeepSeek模型的运行效果和速度会受到电脑配置的影响。如果你的电脑配置较高，那么模型的运行效果和速度可能会更好。反之，如果电脑配置较低，可能会出现运行卡顿甚至无法运行的情况。因此，在进行本地化部署前，请确保你的电脑配置能够满足模型运行的需求。

DeepSeek单机版通常要求较高的硬件配置，包括高性能的CPU、GPU和足够的内存，以确保模型训练和数据分析的高效运行。软件支持多种操作系统，如Windows、Linux和macOS，用户可根据自己的系统环境选择合适的版本进行安装。

DeepSeek本地部署是否需要花钱取决于具体的部署需求和硬件配置。如果只是想要在个人电脑上进行简单的本地部署，使用较小的模型，并且不需要额外的硬件投入，那么是免费的。但这样的部署可能在性能和功能上有所限制。

首先，数据隐私和安全是很多企业和机构的首要考虑。本地部署可以确保数据不离开企业内部网络，有助于更好地控制数据访问，防止数据泄露。对于那些处理敏感或私有数据的组织来说，这是一个关键的优势。其次，本地化部署允许用户根据自身需求对DeepSeek进行定制和优化。