一、DeepSeek 基本功能[color=rgba(0, 0, 0, 0.85) !important]DeepSeek 作为大语言模型，具备多种实用功能：

• [color=rgb(0, 0, 0) !important]复杂推理：专注于复杂推理任务，在数学推理、代码生成和逻辑分析等场景表现卓越，像数学解题、代码编写辅助等任务可高效完成。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]多场景泛化：经强化学习训练，除数学和代码任务，还能泛化到自然语言推理、写作等场景，生成带 “思考标记” 的详细解释，助力论文写作、文案创作等。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]低资源适配：提供从 1.5B 到 70B 参数的多个版本，支持对开源模型（如 Qwen、LLaMA ）进行蒸馏和 4 - bit 量化，显著降低硬件需求，让不同配置设备有机会体验。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]知识整合与应用：能利用自身知识，结合用户输入，为科研、工作等场景提供信息支持与思路启发，比如辅助文献综述撰写、数据分析思路梳理。
  

二、DeepSeek 本地化部署（一）部署前提与适用场景

• [color=rgb(0, 0, 0) !important]适用场景：
  • 处理私密数据（如医疗、金融敏感数据 ），避免上传云端泄密。
  • 需离线使用，无网络环境（如边缘计算设备 ）仍可运行。
  • 高频使用模型，想节省 API 调用费用。
  • 计划在开源模型基础上做个性化定制、二次开发。
    
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]硬件建议（以常用方式为例 ）：不同参数版本对硬件要求不同，如 1.5B 版本 2G 显存低配电脑可运行；7B 版本建议 8G + 显存显卡；更高参数版本（如 32B、70B ）需对应高端硬件（32G 及以上显存等 ） 。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]软件环境：一般支持 Linux（推荐 Ubuntu 20.04 及以上 ）、Windows 系统；需 Python 3.8 及以上（部分部署方式有此要求 ）；若用 GPU 加速，需对应 CUDA（11.2 及以上 ）、CUDNN（8.1 及以上 ）等环境 。
  

（二）常见部署方式（以 Ollama 辅助部署为例，较简便 ）

• [color=rgb(0, 0, 0) !important]安装 Ollama：
  • 访问 Ollama 官网（https://ollama.com/ ），根据操作系统（Windows、macOS、Linux 等 ）选择对应版本下载安装程序。比如 Windows 系统下载 OllamaSetup.exe ，双击执行安装，按引导完成操作。
    
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]选择并安装 DeepSeek 模型：
  • 进入 Ollama 官网的 Models 页面，找到 DeepSeek - R1 模型，依据自身硬件配置选合适参数版本（如 1.5b、7b 等 ）。
  • 复制对应模型的安装命令，如想安装 1.5b 版本，命令可能是 ollama run deepseek - r1:1.5b 。
  • 打开命令提示符（Windows 按 Win + R，输入 cmd ；Linux、macOS 打开终端 ），粘贴命令并回车执行，模型会自动下载安装，下载时长受网速和模型大小影响（如 7b 版本模型大小 4.7GB 左右，可能需十几到几十分钟 ）。出现【success】字样代表安装成功 。
    
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]与模型交互：
  • 命令行交互：安装成功后，在命令提示符 / 终端中输入 ollama run deepseek - r1:对应版本（如 ollama run deepseek - r1:1.5b ），即可直接输入问题与模型对话。
  • 进阶 - 图形界面（可选 ）：若觉得命令行交互不友好，可安装 Open - WebUI 等工具（需先安装 Docker 等依赖 ），为 Ollama 提供更易用的图形操作界面，方便与模型交互，不过安装配置相对复杂些 。
    
  
  

（三）其他部署方式（相对复杂，适合有技术基础用户 ）

• [color=rgb(0, 0, 0) !important]环境准备：确保系统满足要求（如 Linux 系统、Python 3.8 + 、合适 GPU 及对应 CUDA、CUDNN 环境 ）。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]安装依赖：通过包管理工具（如 Linux 下 sudo apt - get update ，再安装 python3 - pip 、python3 - dev 、python3 - venv 、git 等 ）。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]创建虚拟环境：python3 - m venv deepseek - env ，激活虚拟环境（如 source deepseek - env/bin/activate ）。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]安装 PyTorch：根据 CUDA 版本，用 pip 安装对应版本的 torch 、torchvision 、torchaudio 。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]克隆 DeepSeek 仓库：git clone https://github.com/deepseek - ai/deepseek.git ，进入仓库目录 cd deepseek 。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]安装项目依赖：pip install - r requirements.txt 。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]下载预训练模型：从官方或指定渠道获取模型权重，放置到 models/ 目录 。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]配置环境变量：如设置 MODEL_PATH （模型路径 ）、CUDA_VISIBLE_DEVICES （GPU 设备号 ）等 。
• [color=rgb(0, 0, 0) !important]运行 / 训练 / 部署模型：可通过 python run.py --model_path $MODEL_PATH --input "你的输入文本" 测试推理；用 python train.py 微调训练（需准备训练数据 ）；还能借助 Flask、FastAPI 等框架部署为 API 服务，通过 uvicorn api:app --reload 启动，之后可通过 http://localhost:8000 等地址访问 API 交互 。
  

[color=rgba(0, 0, 0, 0.85) !important]无论哪种部署方式，部署完成后，你就可以在本地环境中使用 DeepSeek 模型，结合其基本功能，开展科研辅助、内容创作、数据分析等工作啦，还能根据需求进一步探索模型的个性化应用与开发 。