DeepSeek本地免费部署保姆级教程

AI资本家

2025年开年DeepSeek的异常火爆，引起了全民关注，但是信息差无处不在，这样的先进的人工智能大模型，很快就变成网络搬运工们牟利的工具，像“DeepSeek本地部署教程”、“DeepSeek保姆级入门指南”等资料某鱼上交易火爆。    

有的朋友电脑配置比较高，希望能将DeepSeek进行本地化部署，方便深入学习研究DeepSeek；也有电脑配置不那么高的朋友，听说最低四核CPU,8G内存，4G显存的中古电脑配置就能“玩票”，从此告别“服务器繁忙，请稍后再试”，而跃跃欲试。

这里我也准备为大家消除信息差，免费分享如何本地化部署DeepSeek的保姆级教程，让大家最大限度免费用上高效率生产力工具。    

但在实操前，我想先给大家补补DeepSeek大模型的一些基础知识，让大家了解一下各版本DeepSeek的区别。

首先，我们口中的DeepSeek是人工智能基础大语言模型，有三大模型分支，一是“V3”，另一是“R1”，还有一个是大家不常见到的“R1-Lite”。这就相当于“快刀”与“重剑”的区别：

V3：1秒响应的“百科管家”，适合查资料、写文案、做计划，但别让它算微积分，它会假装思考然后胡说八道。

R1：3分钟深度推理的“学术大佬”，写代码、解数学题、分析财报时必开，曾有程序员靠它找出祖传bug，绩效怒涨30%。

至于R1-Lite，其实只能算阉割版的R1，轻量级推理、快速原型验证，功能尚未完全释放，仅限网页交互。

由此可见，V3并不稀奇，像豆包AI、文小言、智谱清言都有类似的功能，真正让大家感兴趣的，还是R1模型。但大家可能经常听说什么R1-7B、R1-32B……还有什么”满血版”，这里就给大家简单介绍一下。    

DeepSeek背后用了多项技术，其中有一项是被广泛应用在深度学习大模型训练中的蒸馏技术，大模型蒸馏技术是一种将大型模型（教师模型）的知识迁移到更小、高效模型（学生模型）中的方法，通过微调训练使小模型在压缩规模的同时保持高性能，从而提升推理速度、降低资源消耗。DeepSeek-R1-671B就是教师模型，也就是常说的满血版，而70B、32B、14B、8B、7B、1.5B这些都是通过若干次蒸馏后产生的徒子徒孙，编号数字越大，能力越强，但对算力资源的要求也就越高。像最低版的1.5B，本地化布置后你会觉得它很傻，而你如果能布置32B和70B，就比较接近官网的水平了，一般至少要布置14B的，才会有比较好的体验。

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