DeepSeek本地部署体验渐入佳境。DeepSeek开源项目显著降低了AI大模型部署门槛，使消费级电脑可作为私人AI助手。其优势在于无需联网、保护数据隐私且响应速度快。目前，DeepSeek提供多个蒸馏模型，如1.5B、7B、32B等，满足不同硬件配置需求。例如，1.5B模型可在4G显存设备上运行，而32B模型需20GB显存及64GB内存支持。本文以AMD锐龙9 9950X3D、技嘉X870主板、AORUS RTX 5090显卡及64GB内存搭建平台，成功部署32B模型，响应迅速且显存占用约21.5GB。然而，本地部署受限于模型信息时效性，若数据库未更新则无法回答热点问题。尽管如此，顶级消费级硬件可流畅运行，建议有能力者尝试本地部署体验。

联想集团宣布将于2月20日率先在全球范围内实现AI PC端侧本地部署DeepSeek大模型，成为首家进行此部署的PC厂商。这一举措标志着AI技术在个人电脑领域的进一步应用和创新。

近期，国产大模型DeepSeek-R1因其高人气而频繁遭遇服务器繁忙问题。为解决此困扰，本地部署成为有效方案。首先，下载并安装Ollama，这是一款适用于macOS、Linux、Windows的开源工具。接着，通过Ollama官网安装DeepSeek-R1，选择适合自身电脑配置的版本，例如8b。最后，下载并安装Chatbox，配置其模型提供方为OLLAMA API，并选择已安装的DeepSeek-R1模型。如此，用户便可在Chatbox中与DeepSeek-R1互动，享受更高效的数据处理体验。

标题：别再被DeepSeek R1本地部署割韭菜，我帮你把坑都踩遍了 买它！趁着过年有空学起来。 春节期间，DeepSeek搅动了全球市场。智能键盘日销近百万，博主课程日入五万，仿冒网站涌现2650个，DeepSeek官方紧急声明。 用户体验不佳，服务器繁忙。开源策略催生本地部署教程，成为新的AI秘...

国内大语言模型DeepSeek因其在自然语言处理等方面的优秀表现而受到关注。为避免服务器繁忙，可在本地部署DeepSeek。使用LM Studio工具可轻松完成本地部署，支持多种开源模型，确保数据隐私和安全。本地部署还能灵活定制模型参数以优化运行效率。硬件要求包括GTX 1060(6GB)以上显卡、8GB以上内存、20GB以上存储空间。LM Studio提供简体中文界面，支持通过搜索图标或本地下载模型。不同参数规模影响生成速度和系统性能，可根据配置选择合适模型。部署后可通过对话框选择模型进行使用。常见问题包括下载速度慢可通过更换镜像解决，模型加载失败需确保文件扩展名正确并更新LM Studio。

《科创板日报》报道，随着DeepSeek热度上升，本地部署大模型的热潮兴起。淘宝上已有相关教程销售，价格从1元至20元不等。微软、英特尔和联想等公司宣布接入DeepSeek，提升AI应用能力。国泰君安报告指出，PC因其生产力工具属性，成为本地模型首选终端。2024年全球PC出货量预计达2.627亿台，同比增长1%，显示市场复苏迹象。Canalys预计，2025年AIPC出货有望达1亿台，占比40%；到2028年出货有望达到2.05亿台，占比70%。本地部署对PC硬件要求提高，预计带动AIPC换机潮。

科技潮流变化，AI大模型走红。随着用户需求增加，大语言模型在生活和工作中发挥重要作用。然而，云端大模型的局限性，如连接不稳定、成本高和隐私问题，促使本地部署的探讨。本地部署的大模型如Koboldcpp提供了一键式体验，尤其适合小白用户，它基于纯C/C++代码，支持GPU和CPU运行，且有预设选项简化设置。Koboldcpp允许用户轻松载入本地大模型，如CausalLM和MythoMax，构建个性化AI应用。尽管本地模型的性能和数据更新可能存在局限，但其可玩性强，能与AI语音和绘图集成，带来沉浸式体验。未来，理想是结合本地知识库和云端即时信息，兼顾便利性和隐私。