DeepSeek是一个出色的AI工具。然而，由于种种原因，许多AI爱好者希望在自己的设备上本地部署它。今天，我们将指导您在不同设备上进行DeepSeek本地部署，以帮助您实现更优质、更私密的AI交互体验。
DeepSeek离线部署是否安全？
DeepSeek安全吗？根据其隐私政策，某些数据管理细节仍存在不确定性。例如，该政策提到用户数据将存储在中国的安全服务器上，但未明确说明这些数据会被保留多久，或者是否可以永久删除。
尽管如此，根据TikTok、小红书、Lemon8等过往的案例来看，DeepSeek的用户数据遭遇重大问题的可能性极低。但需要注意的是，如果您在DeepSeek上发布不当内容，您的数据仍有可能被提交给相关机构。
因此，如果您对DeepSeek的数据管理方式感到不满意，在电脑上进行本地部署是一个不错的替代方案。
小贴士：
另一种保护数据的方法是使用VPN，例如闪连VPN（LightningX VPN）。它是一款适用于AI工具（如 ChatGPT、Gemini、Claude 和 DeepSeek）的优秀 VPN，支持Android、iOS、Windows、macOS、Linux、Apple TV和Android TV。该VPN可以让您切换到全球50+个国家的2000台服务器，操作简单、速度极快且稳定可靠。目前，它还为新用户提供免费试用。
DeepSeek本地部署配置要求
以下是在手机，电脑等设备上本地部署DeepSeek的硬件要求。
Android：
- 处理器：骁龙 845，骁龙 8 Gen 2/3 或同等规格处理器
- 内存：6GB、8GB、12GB 或更高
- 存储空间：8GB、12GB 或更大可用空间
示例设备：OnePlus 6、Samsung Galaxy S9、小米 Pocophone F1、Google Pixel 3、Sony Xperia XZ2
iOS：
- 内存：8GB、16GB 或更高
- 适用于小型模型：iPhone 15 Pro、iPad Air（8GB 内存）
- 适用于大型模型：iPad Pro（16GB 内存）
Windows：
- 操作系统：Windows 10 或更高版本
- 内存：至少 8GB（适用于 1.5B 等小型模型），建议 16GB 或更高（适用于更大型模型）
- 存储空间：SSD，至少 50GB 可用空间
- GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（建议 RTX 2060 或更高，以获得更好性能）
macOS：
- 操作系统：macOS 11 Big Sur 或更高版本
- 处理器：多核 CPU（建议 Apple Silicon M1/M2 或 Intel Core i5/i7/i9）
- 内存：至少 8GB（建议 16GB 以上以运行更大型模型）
- 存储空间：至少 10GB 可用空间（建议 50GB 或以上以运行更大型模型）
在Android和iOS上进行DeepSeek本地部署或下载App
如果您想在移动设备上使用DeepSeek，可以直接从Google Play商店或App Store下载官方应用，或者下载DeepSeek本地文件以离线运行它。
通过Google Play商店或App Store下载
以下是获取DeepSeek应用的步骤：
- 在您的移动设备上打开Google Play商店或App Store，然后搜索DeepSeek。
- 下载并安装应用。
- 完成后，您可以注册DeepSeek账户，启用R1模型，然后开始您的DeepSeek之旅。
在移动设备上本地部署DeepSeek
如果您希望在移动设备上本地运行DeepSeek，需要使用终端模拟器，例如：
- PocketPal AI（适用于Android 和iOS，最适合初学者）
- Termux（适用于Android）
- Termius（适用于iOS）
以下是使用PocketPal AI运行DeepSeek的方法：
- 从Google Play商店或App Store安装PocketPal AI。
- 打开应用，点击屏幕右下角的 “Go to Models”（进入模型）。
- 点击右下角的 “+”，然后选择 “Add from Hugging Face”（从Hugging Face添加）。这时，您将看到Hugging Face库中的所有AI模型。
- 在底部搜索栏中输入 “DeepSeek”，即可看到所有DeepSeek AI模型。
- 下载适合您设备的模型，例如7B是一个适中的选择。您还可以参考前文提到的设备要求。
- 下载完成后，返回 “Models” 页面，确认模型是否正确安装。
- 在下载的模型下方点击 “Settings”（设置），然后在N PREDICT选项中将Token 限制设置为4096（以提供更好的生成和理解体验）。然后点击“Save Changes”（保存更改）。
- 在“Settings”旁边点击“Load”（加载）。
- 完成！现在，您可以使用PocketPal AI提供的图形化界面，与本地运行的DeepSeek模型进行交互。
使用Ollama在Windows/Mac/Linux上将DeepSeek本地部署
Ollama是最适合初学者在本地部署LLM的工具之一。此外，在Windows、macOS和Linux上使用Ollama设置离线版DeepSeek的方式几乎相同，主要包括两个步骤。
第一步：下载Ollama桌面应用
前往Ollama官网并点击右上角的“下载”按钮。选择适合您的操作系统。
Windows：可以直接安装Ollama。
macOS：由于macOS下载的文件是.dmg格式，因此需要将Ollama图标拖入“应用程序”文件夹才能运行Ollama。
Linux：在终端中依次输入以下命令，每条命令的作用：第一条命令安装Ollama；第二条命令启动Ollama服务；第三条命令验证安装是否成功，并显示已安装的版本。
- curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- ollama serve
- ollama –version
如果Ollama安装成功，应该会显示版本号。
注意：在命令提示符中输入代码时要小心，不当的命令可能会导致数据丢失。
第二步：通过命令行本地部署DeepSeek
1. 打开电脑上的命令提示符 (Command Prompt) 或终端 (Terminal)。
2. 在Ollama官网查找所需的DeepSeek模型，并复制相应的代码。Ollama目前支持 DeepSeek R1、Coder、V2.5、V3等多个版本。不同模型的参数要求在本文的第二部分有详细说明。
3. 将复制的代码粘贴到命令提示符或终端中，等待DeepSeek模型安装完成。
4. 安装完成后，即可输入提示词，与DeepSeek AI进行交互。
5. 要退出对话，请按Ctrl + D组合键。
第三步：如果您想通过Web UI访问DeepSeek
如果希望在用户友好的Web界面上使用本地化的DeepSeek模型，可以安装Open WebUI，它与Ollama兼容。
1. 在电脑上安装并设置Python和Pip。
2. 打开命令提示符或终端，输入以下命令安装Open WebUI：
pip install open-webui
3. 运行DeepSeek模型（以DeepSeek R1为例）：
ollama run deepseek-r1:1.5b
4. 启动Open WebUI：
open-webui serve
5. 在浏览器中访问http://localhost:8080。
6. 点击“Get started”并输入用户名。
7. 完成设置，现在可以在Web界面上与DeepSeek进行聊天了。
8. 要停止会话，右键点击系统托盘中的Ollama图标，然后选择“Quit Ollama”。
使用LM Studio将DeepSeek本地部署在电脑上
LM Studio也是一个可以下载DeepSeek模型的工具，例如DeepSeek Distill、DeepSeek Math和DeepSeek Coder。您可以前往LM Studio的模型目录查看可用的模型。
- 访问LMStudio.ai并在您的Mac、Windows或Linux计算机上下载LM Studio软件（0.3.9 或更高版本）。
- 启动LM Studio，在左侧面板中点击搜索图标。
- 在Model Search（模型搜索）栏下，选择DeepSeek R1 Distill (Qwen 7B) 模型，并点击Download（下载）按钮。该模型占用4.68GB 内存，因此您的电脑至少需要5GB可用存储空间和8GB RAM。
- 下载完成后，进入Chat窗口，加载模型。
- 点击Load Model（加载模型）按钮。可以将GPU offload设置为0以避免加载错误。
- 完成！现在您可以在电脑上离线使用DeepSeek了。
如何卸载Ollama和LM Studio中本地部署的DeepSeek
如果您需要删除已经部署好的DeepSeek模型，请按照以下步骤操作。
从Ollama中删除DeepSeek
1. 打开电脑上的命令提示符（Command Prompt）或终端（Terminal）。
2. 停止Ollama服务（如果正在运行）：
ollama stop
3. 检查已安装的DeepSeek模型：
ollama list
4. 删除已安装的DeepSeek模型（以DeepSeek R1为例）：
ollama remove deepseek-r1
5. 完成！ 如果删除失败，请检查安装的模型名称是否正确。
6. 手动删除DeepSeek残留文件，文件路径如下：
- Linux/macOS: ~/ollama/models/
- Windows: C:\Users\<YourUsername>\ollama\models\
从LM Studio中删除DeepSeek
1. 打开LM Studio程序。
2. 在左侧面板中进入My Models（我的模型）选项卡。
3. 找到已安装的DeepSeek 模型。
4. 点击模型名称右侧的三点图标（…）。
5. 选择Delete（删除），然后点击Delete确认操作。
6. 检查DeepSeek文件是否已删除，对应的存储路径如下：
- Windows: C:\Users\<YourUsername>\LMStudio\Models\
- macOS: /Users/<YourUsername>/LMStudio/Models/
- Linux: /home/<YourUsername>/LMStudio/Models/
7. 完成！现在DeepSeek的本地文件已完全从您的计算机中移除。
将DeepSeek本地部署的优缺点
优点：
- 隐私和安全性：所有数据都会保存在您的设备上，DeepSeek和其他人无法访问您的敏感信息。
- 离线访问：一旦DeepSeek本地设置完成，就不需要互联网连接。您不必担心DeepSeek服务器繁忙的问题。
- 定制化：您可以微调或修改模型的行为、提示词和输出，以更好地适应您的特定需求或领域。
- 无速率限制：您不受API调用速率限制或使用配额的约束，可以进行无限次查询和实验。
- 成本效益：下载后，不需要为API调用或基于云的推理支付持续费用，而这些费用对于高频使用来说可能非常昂贵。
缺点：
- 高硬件要求：本地运行DeepSeek需要强大的计算资源。如果您的设备性能较低，体验可能会很差。
- 维护：您需要保持模型及其依赖项的更新，这可能是一个耗时的过程。如果出现其他问题（如bugs），您需要自己解决。
- 能耗：本地运行大型模型可能会消耗大量电力，特别是在使用GPU时，可能会增加电费。
结论
总体来说，只需几个简单的步骤，您就可以将DeepSeek本地部署。如今，越来越多的AI爱好者正在探索如何将AI工具部署到本地，如ChatGPT、Gemini和Claude。一些人几乎没有计算机相关知识，但通过这个过程，他们获得了很多知识。如果您也是计算机领域的初学者，阅读本文可能会帮助您设置自己的DeepSeek AI伴侣。
