Deepseek怎么安装到本地电脑 Deepseek-R1部署需要什么配置

***近Deepseek火爆出圈，频频上了热搜榜。越来越多的人都开始利用Deepseek来进行各种操作，但是由于使用的人太多，加上Deepseek一直被攻击，所以经常出现Deepseek无法使用的情况。如果想畅快使用，就只能部署到本地电脑了，不过Deepseek对电脑的配置要求非常的高。那么，Deepseek怎么安装到本地电脑，Deepseek-R1部署需要什么配置？今天小编就可以大家详情介绍一下。

Deepseek怎么安装到本地电脑

Deepseek安装还是比较简单的，只需要简单2步就可以了。

***步：安装Ollama

打开Ollama官网：https://ollama.com/

 

选择Download，进入下一个页面。

之后根据你电脑操作系统选择，这里我们选windows。

第二步、部署AI模型

1、安装完成之后，需要部署模型才能运行，因此需要选择一个合适的模型。

这里给大家建议几个模型，不同模型需要的配置也不同：

版本：1.5b，适用于一般文字编辑使用（需要1.1GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:1.5b

版本：7b，DeepSeek的***代推理模型，性能与OpenAl-01相当，包括从基于Llama和Qwen的DeepSeek-R1中提取的六个密集模型（需要4.7GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:7b

版本：8b，（需要4.9GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:8b

版本：14b，（需要9GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:14b

版本：32b，（需要20GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:32b

版本：70b，（需要43GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:70b

版本：671b，（需要404GB空余空间）

ollama run deepseek-r1:671b

2、运行模型

打开Windows命令窗口，输入上面建议的模型，如：

ollama run deepseek-r1:7b

之后就会开始下载安装，安装需要一些时间，部署完成之后会有【Success】提示。

3、退出后如何重新进入Deepseek-R1

下次重新进入，同样在windows命令窗口输入

ollama list

可以先查看你的安装的模型，之后跟上面一样输入ollama run 模型名称（NAME），如：

ollama run deepseek-r1:7b

Deepseek-R1部署配置要求

一、基础场景：轻量级推理（如7B-13B参数模型）
适用场景：个人使用、低并发、本地测试

硬件配置：

GPU：至少1张显存≥24GB的显卡（如NVIDIA RTX 3090/4090、Tesla T4、A10）

CPU：4核以上（如Intel i7或AMD Ryzen 7）

内存：32GB DDR4

存储：NVMe SSD ≥ 512GB（模型文件约占用20-30GB）

网络：本地部署无需高带宽，云端需≥100Mbps

电源：≥750W（单显卡）

备注：7B模型在RTX 4090上推理速度可达每秒数十token。

二、中等规模：多并发推理或微调（如13B-70B参数模型）
适用场景：企业级API服务、中等并发、模型微调

硬件配置：

GPU：2-4张显存≥40GB的显卡（如NVIDIA A100 40GB/80GB、H100）

CPU：8核以上（如Intel Xeon或AMD EPYC）

内存：64-128GB DDR4

存储：NVMe SSD ≥ 1TB（需高速读写）

网络：多卡需PCIe 4.0互联，云端部署建议≥1Gbps带宽

电源：≥1500W（多显卡需冗余电源）

备注：70B模型需2-4张A100（80GB）进行推理，或使用量化技术（如GPTQ/GGUF）降低显存需求。

三、大规模场景：训练或高并发服务（百亿以上参数）

适用场景：模型训练、千级并发、低延迟响应

硬件配置：

GPU：8+张A100/H100组成的集群，显存≥80GB/卡

CPU：16核以上（多路CPU如AMD EPYC 9xxx系列）

内存：256GB+ DDR5 ECC

存储：RAID 0/10 NVMe SSD阵列（≥4TB），或分布式存储

网络：NVIDIA NVLink/InfiniBand（≥200Gbps）互联

电源：冗余电源+UPS，总功率≥5000W

备注：训练千亿模型需数百张A100，建议直接使用云计算平台（如AWS/Azure）或超算集群。