电脑版DeepSeek本地安装流程指南

在本地成功部署DeepSeek后，能够释放更出色的运行效能。目前有多种本地安装方案可选，我个人最推荐使用Ollama，因为这种方式操作起来最为简单直接。下面为大家带来DeepSeek的本地安装指南，一起来了解一下吧。

DeepSeek本地安装图文教程

软件要求

终端工具方面，MacOS和Linux系统自带的终端就能直接使用；Windows系统需借助WSL 2，在“开始菜单”中搜索“Ubuntu”等已安装的Linux发行版来启动终端，或者通过PowerShell开启WSL 2环境。

基础工具上，需要安装Python 3.10或更高版本，安装过程中务必勾选“Add Python to PATH”选项；同时确保已安装pip作为Python包管理工具，它通常随Python一起自动安装，此外还需要Git来管理代码和获取资源。

使用Ollama进行安装

1.安装Ollama组件

对于MacOS系统：首先访问Ollama官网，点击下载MacOS专用的应用程序；下载完成后，在“下载”文件夹中找到对应文件，解压后将Ollama图标拖拽至“应用程序”文件夹中；接着打开“应用程序”里的Ollama，按照提示授权安装命令行工具。

对于Linux系统（如Ubuntu 24.04）或WSL Windows环境：打开终端，运行安装脚本 curl -fsSL | sh ；安装成功后，执行 ollama serve 命令以启动Ollama服务；在终端输入 ollama --version ，如果显示出类似 ollama version 0.1.25 的版本号，就代表安装顺利完成了。

2.安装DeepSeek - R1模型

检查模型是否存在于Ollama的默认库中：在终端运行 ollama list ，查看列表里是否包含deepseek - R1。如果存在，直接执行 ollama pull deepseek - R1 进行下载，下载耗时取决于网络连接速度。

若模型不在默认库中，则需要手动配置：从Hugging Face或DeepSeek官方仓库获取gguf格式的DeepSeek - R1模型文件，例如deepseek - ，将其保存到指定的文件夹里，比如~/models；在同一文件夹内，创建一个名为modelfile的文件，内容设置为 from ./deepseek - （实际文件名需根据下载文件调整）；最后在终端运行 ollama create deepseek - R1 -f modelfile 来完成模型构建。

3.运行DeepSeek - R1模型

在终端中输入 ollama run deepseek - R1 ，即可启动与模型的对话交互。举例来说，输入 write a Python function to calculate fibonacci numbers. ，模型就会给出相应的回复内容。

4.验证安装（可选步骤）

运行 ollama list 指令，确认列表里出现了deepseek - R1。使用不同的示例提示来测试模型的推理速度和回答质量，检查其性能是否满足自己的实际需求。

5.在Web UI界面中使用DeepSeek

执行 ollama web 命令以启动Ollama的Web界面，然后在浏览器中打开对应的网址（通常是https://localhost:11434），这样就可以在图形化环境中与DeepSeek进行交互，操作体验变得更加直观和便捷。