Deepseek服务器繁忙？ 一键本文给你解决
前言
DeepSeek 作为国产开源大模型，近期因在线服务压力过大，本地部署需求激增。本教程将结合全网优质资源，手把手教你完成从环境配置到交互界面搭建的全流程，即使是零基础用户也能轻松掌握。
为什么要部署本地 DeepSeek？
在本地部署 DeepSeek 有以下几个优势：
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隐私性高：数据都在本地运行，无需上传到云端，避免数据泄露风险。
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稳定性强：不受网络波动影响，模型运行更加稳定。
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可定制性强：可以根据需求调整模型参数，满足个性化需求。
一、部署前准备
1.1 登录与注册
具体见：DeepSeek&使用指南
1.2 硬件要求
二、开始部署
2.1 ollama下载
首先进入Ollama官网 → 选择相应的版本进行下载
本文选择的是Windows系统，所以以下案例针对Windows系统展开。接下来选择Windows 进行下载。
2.2 ollama部署到其它盘
在安装 Ollama 时，使用命令行工具（例如 Windows 的 命令提示符 或 PowerShell）并加上 /DIR 参数来指定安装路径。具体步骤如下：
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下载 Ollama 安装包： 首先，您需要从 Ollama 官网 https://ollama.com/download 下载 Windows 版本的安装包 OllamaSetup.exe。
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打开命令提示符或 PowerShell： 在 Windows 搜索栏中输入 cmd 或 powershell，然后选择 “以管理员身份运行” 打开命令提示符或 PowerShell。
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运行安装命令： 在命令提示符或 PowerShell 中，使用 cd 命令切换到您下载的 OllamaSetup.exe 文件所在的目录。例如，如果您的安装包下载到了 D:/ollama 文件夹，则输入以下命令并回车：
cd ~
cd D:/ollama
.OllamaSetup.exe /DIR="D:Ollama"以上只是将应用程序安装到了D盘，下载模型时依旧会下载到C盘，所以接下来我们进行环境配置:
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打开系统"环境变量" ：
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在 Windows 搜索栏中输入 “环境变量”，选择 “编辑系统环境变量”。
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在弹出的 “系统属性” 窗口中，点击 “环境变量” 按钮。
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添加或修改 “OLLAMA_MODELS” 环境变量：
在 “系统变量” 或 “用户变量” 区域中，点击 “新建” (如果不存在 OLLAMA_MODELS 变量) 或选中 OLLAMA_MODELS 变量并点击 “编辑” (如果已存在)。
变量名： 输入 OLLAMA_MODELS (请确保全部大写)。
变量值： 输入您希望模型文件存储的路径
点击 “确定” 保存更改。
注意： 如果您之前没有设置过 OLLAMA_MODELS 环境变量，则需要在 “系统变量” 或 “用户变量” 区域中点击 “新建” 来创建。如果您已经设置过，则需要选择 “编辑” 来修改变量值。
最后，只需重启ollama或者重启电脑即可。这样子就能够帮您的C盘省下很多的空间啦
接着deepseek的部署同Deepseek服务器繁忙？ 一键本文给你解决
2.3 ollama网站无法打开及无法下载问题：
2.3.1 从GitHub上进行下载
从github官网（https://github.com/）上搜所ollama，找到我图片中箭头显示的Release：
点击跳转到Release版本
在下面Assets的地方找到你想下载的版本，然后github下载也比较慢，可以用这个github加速
打开这个网站：https://github.moeyy.xyz/
2.3.2 GitHub打不开问题解决
一、通过绕过DNS解析，直接在本地host。在浏览器中打开DNS查询网站[http://tool.chinaz.com/dns]，输入github.com，查找ttl时间最小的
二、需要在host文件里修改
打开C:WindowsSystem32driversetchosts
在hosts文件后面新增响应ip
接着打开命令行窗口 win + R
输入指令： ipconfig /flushdns
之后就可以打开github官网了
2.3.3 可以复制他人已经安装好的模板
2.3.3.1 在电脑A上找到模型位置并复制模型文件
在Ollama的模型存放目录下，有两个文件夹，一个叫blobs，另一个叫manifests。
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blobs文件
这里有很多文件，很难去找
方法就是去Ollama的模型库里，找到你之前下载的模型，比如我要找glm4的，就先去到glm4的介绍页：glm4，然后点击model
在模型页上找到这串代码
接着去文件夹里复制
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manifests文件
这个文件夹就简单多了，因为点进去还有两层，叫【registry.ollama.ai/library】，再进去会看到各个模型的名称：
把相应的复制出来即可
2.3.3.2 在电脑B上部署ollama环境
这里安装可以参考：Deepseek服务器繁忙？ 一键本文给你解决
接着就是把以上两个文件夹以下面的格式复制过去
最后就是在电脑B上测试
ollama list
ollama run glm4至此就将模型给复制完成啦！！！
2.4 验证下载是否成功
组合键 win + R 来打开命令窗口，输入以下指令
如有版本号显示，说明成功下载。
2.5 选择Deepseek模型
ollama安装成功后，在官网搜索deepseek，选择deepseek-r1，如下图所示。
to： deepseek参数选择
大多数电脑可以选择7b进行操作，本文将选择7b进行操作，运行以下代码
等待下载成功后，进行以下验证：
以上就代表本地部署成功。
三、将Deepseek客户端化
许多客户认为，使用命令行进行对话很麻烦，所以我们用UI工具与其进行交互
Chatbox使用案例
这里我们使用Chatbox来示范
首先进入Chatbox官网：Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载
安装好后，就是将DeepSeek配置到Chatbox了，如下图：
配置 AI 模型提供方，这里选择 Ollama，如图：
选择deepseek模型
配置完成后，就可以在本地和deepseek进行互动，如下图：
四、其它渠道使用deepseek
4.1 硅基流动
网址： https://cloud.siliconflow.cn/i/uzRc32V4
特点：部署了多款开源模型，几乎能体验所有常见的大模型。提供免费的“小模型”版本，以及 DeepSeek R1 满血模型，但速度会略慢一些。目前平台还不支持联网搜索能力，输出纯基于本地模型推理。
4.2 秘塔搜索
网址: https://metaso.cn/
特点：早期就主打 AI 搜索概念，会先聚合网络内容，再结合 DeepSeek R1 模型进行思考与回答。搜索能力比单纯的 R1 模型更丰富，但也存在无法关闭联网搜索的限制。
4.3 纳米搜索 APP
网址: https://www.n.cn/
特点：网页端主要提供基础模式，纳米 APP 里才可以指定 R1 模型路线，稳定性较佳。慢思考模式能够让大模型在回答前进行更详细的推理。
4.4 国家超算互联网平台
网址: https://chat.scnet.cn/
特点：无需下载、无需登录就能免费使用，界面体验也比较好，唯一的缺点就是只支持32B。
4.5 英伟达NIM
网址: https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1
特点：可直接通过网页版进行免费使用，响应挺快的，可展开折叠思考过程，代码也能看到对应的内容。
跋言
通过以上步骤，你已经成功地在本地部署了 DeepSeek 模型，并进行了简单的推理。本地部署 DeepSeek 可以让你更好地控制数据隐私和模型使用，同时也能根据自己的需求进行定制化开发。希望本文的指南能够帮助你顺利完成 DeepSeek 的本地部署，开启属于你自己的大模型之旅。
