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宝子们，今天来给大家分享一下DeepSeek在Linux系统下的本地化部署教程，跟着我一步步来，轻松搞定！ 一、环境准备硬件需求： 最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+ 16GB内存 + 30GB存储。 推荐配置：NVIDIA GPU（RTX 3090或更高）+ 32GB内存 + 50GB存储。 软件依赖： 操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04+）。 Python：3.8+。 CUDA：11.7+（需与PyTorch版本匹配）。 Docker：如果使用Open Web UI，需要安装Docker。 二、安装OllamaOllama是一个开源工具，用于在本地轻松运行和部署大型语言模型，以下是安装Ollama的步骤： 在终端运行以下命令安装Ollama： bash复制 curl -sSfL https://ollama.com/download.sh | sh安装完成后，通过以下命令验证Ollama是否安装成功： bash复制 ollama --version如果输出版本号，则说明安装成功。 三、下载并部署DeepSeek模型选择模型版本： 根据硬件配置选择合适的模型版本，例如入门级的1.5B版本，适合初步测试；中端的7B或8B版本，适合大多数消费级GPU；高性能的14B、32B或70B版本，适合高端GPU。 下载模型： 打开终端，输入以下命令下载并运行DeepSeek模型。例如，下载7B版本的命令为： bash复制 ollama run deepseek-r1:7b如果需要下载其他版本，可以参考以下命令： bash复制 ollama run deepseek-r1:8b # 8B版本 ollama run deepseek-r1:14b # 14B版本 ollama run deepseek-r1:32b # 32B版本启动Ollama服务： 在终端运行以下命令启动Ollama服务： bash复制 ollama serve服务启动后，可以通过访问:11434来与模型进行交互。 四、使用Open Web UI（可选）为了更直观地与DeepSeek模型进行交互，可以使用Open Web UI，以下是安装和使用步骤： 安装Docker：确保你的机器上已安装Docker。 运行Open Web UI： 在终端运行以下命令安装并启动Open Web UI： bash复制 docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main安装完成后，访问:3000，选择deepseek-r1:latest模型即可开始使用。 五、其他工具安装（可选）安装Chatbox AI： Chatbox AI是一个基于对话的AI平台，能够实现自然语言交互。访问Chatbox AI的官方网站，下载最新版本的安装包。 对于Linux系统，下载完成后使用以下命令运行： bash复制 sudo ./Chatbox-1.9.5-x86_64.AppImage打开配置文件config.json或者直接打开UI，根据需要修改参数，例如连接Ollama的地址等。进入软件后点击设置，然后选择ollama的api，加载之前下载的模型即可。 宝子们，按照这个教程一步步来，DeepSeek本地化部署就搞定啦，快去试试吧！ (责任编辑：) |