为什么要本地部署DeepSeek本地部署大模型（如LLM、多模态模型等）逐渐成为企业或机构的重要选择，主要原因包括以下几个核心优势：
1. 数据隐私与安全敏感数据保护：金融、医疗、法律等行业的数据涉及用户隐私或商业机密，本地部署确保数据全程留在内部服务器，避免上传到第三方云端服务的泄露风险。合规要求：GDPR、HIPAA等法规严格限制数据传输，本地化部署可直接满足数据主权和跨境合规要求（如中国《数据安全法》）。2. 降低网络依赖与延迟离线可用性：在无网络环境（如实验室、军事场景）或网络不稳定地区，本地部署保障服务持续运行。实时性需求：本地推理（如工业质检、实时翻译）可避免云服务的网络延迟，提升响应速度。3. 模型与业务深度定制领域适配：通过微调（Fine-tuning）注入行业知识（如医疗术语、法律条款），提升专业场景准确率。功能扩展：结合内部系统（如ERP、数据库）开发私有功能（如内部知识库问答），避免云服务的通用性限制。持续迭代：可根据业务反馈实时调整模型参数，优化输出质量。4. 长期成本可控高频调用节省成本：对于每日大量调用场景（如客服机器人），本地部署的边际成本低于按次付费的云API。硬件复用：已有GPU服务器集群可复用算力，降低重复投资。5. 技术自主权规避供应商锁定：避免依赖特定云服务商（如OpenAI、Azure）的API政策变动或涨价风险。自主优化：可针对硬件（如国产芯片）进行模型压缩、量化等优化，提升推理效率。6. 特殊场景需求保密性开发：研发保密项目时，本地部署防止代码或数据通过云端泄露。极端稳定性要求：关键系统（如电力调度、自动驾驶）需完全掌控模型行为，排除外部服务故障风险。权衡：本地部署的挑战硬件成本高：需投资GPU服务器（如NVIDIA A100集群）和运维团队。技术门槛：需具备模型部署、分布式训练、优化等工程能力。更新滞后：需自行跟踪模型迭代（如Llama 3→Llama 4），云服务则自动升级。典型适用场景企业级应用：银行风控模型、医院病历分析、制造业质检系统。政府与科研：涉密数据分析、本土语言大模型研发（如藏语、维吾尔语）。边缘计算：嵌入智能设备（如机器人、车载系统）实现端侧AI。总结本地部署大模型的核心价值在于数据可控性和业务适配深度，适合对隐私、实时性、定制化要求高的场景，但需权衡成本与技术投入。随着算力成本下降和开源生态成熟（如Llama、ChatGLM），本地化部署正成为企业AI战略的重要选项。
DeepSeek部署方法硬件要求：1000元以上的电脑一台。
系统要求：macOS, Linux, and Windows任意系统，本文以windows系统为例。
安装ollama软件
下载地址：
https://ollama.com/download
安装ollama软件
安装成功后，电脑任务栏右下角显示ollama图标：
快捷键：窗口键+R
调出运行界面
输入“cmd”后，点击确定，调出命令行窗口。
命令行输入“ollama”后，回车。显示如上图，则表示ollama安装成功了。
通过ollama下载并部署DeepSeek打开网址：https://ollama.com/search
找到第一行的“deepseek-r1”，点击后跳转到页面：
选择一个模型，配置低就选参数少的，建议先下载1.5b的。
复制命令
ollama run deepseek-r1:1.5b粘贴到命令行窗口中：
开始下载deepseek-r1:1.5b模型：
等待下载完成，下载后显示如下界面：
随便输入一个问题，测试是否能够正常回答，以及回答速度：
如果生成如上回答，则安装成功了。
安装Page AssistPage Assist是Chrome浏览器扩展
扩展链接：https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-%E6%9C%AC%E5%9C%B0-ai-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84-web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo?hl=zh-CN&utm_source=ext_sidebar
添加成功后，浏览器扩展现实如下扩展图标，点击后打开如下窗口：
点击如下所示的模型下拉列表，选择刚刚下载的模型deepseek-r1:1.5b。
在下方的输入框中，输入任意问题，如：“你是谁”
如果一切正常，则显示如下：
恭喜你，本地部署deepseek成功了。
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