deepseek和chatGpt最大的区别就在于，它是开源的模型，并且训练成本更低，这使得我们普通人也能够在自己的电脑部署大语言模型，训练自己的AI智能体。我们需要谨记的就是，AI是工具，是为了提高我们的效率，它能够给我们提供更精确，更具逻辑的回答，你再根据自身的需求进行修改和采用。

最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。

一、本地部署　vs　APP/网页端访问

最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。 这里做一下简单的说明，本地部署Deepseek r1大模型和使用App/网页访问的区别。

本地部署：使用个人电脑，部署大模型，需要一定技术背景

• 优点：隐私保护性强，更安全，可以训练专属智能体。

• 缺点：性能差，跟官方的服务器差距很大，成本更高，对电脑显卡有要求。【相当于单机模式，本地运行】

App/网页使用：开箱即用，使用简单跟微信聊天一样，无需技术背景，性能更高，因为官方的服务器后面是成百上千张卡进行

本地部署和通过App访问DeepSeek大模型是两种完全不同的使用方式，在技术实现、资源要求和使用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别对比：

1、 技术架构差异

2、资源与技术门槛

3、 隐私与安全性

• 本地部署
  ▶️ 数据隐私性高：所有用户数据仅在本地处理，无第三方接触风险
  ▶️ 合规优势：满足金融/医疗等敏感行业的监管要求

• App访问
  ▶️ 潜在数据风险：输入内容需通过服务商服务器（存在日志留存可能）
  ▶️ 依赖服务商信任：需接受隐私政策条款

4、 功能与灵活性

本地部署优势	App访问限制
▶️ 支持模型微调（定制行业专属模型）	▶️ 功能固定（无法修改模型参数）
▶️ 可集成到私有系统（OA/CRM等）	▶️ 仅限官方提供的交互界面
▶️ 支持量化/剪枝优化（降低资源消耗）	▶️ 受限于服务商API调用频次/响应速度

5、成本对比

• 本地部署
  ▶️ 前期成本高：硬件采购/电费支出（如RTX 4090约¥1.5万+月均电费¥300）
  ▶️ 长期成本低：一次投入后可无限次使用

• App访问
  ▶️ 短期成本低：免费版/按需付费（如API调用按token计费）
  ▶️ 长期成本不可控：大规模使用时费用可能指数级增长

典型应用场景建议

• 选择本地部署
  ✔️ 处理敏感数据（法律文件/患者病历）
  ✔️ 需要7×24小时高频调用
  ✔️ 企业私有化知识库构建

• 选择App访问
  ✔️ 个人临时性需求（论文润色/日常问答）
  ✔️ 算力资源有限的开发者测试
  ✔️ 快速验证模型基础能力

技术趋势补充

当前企业级部署常采用混合架构：核心敏感业务本地部署（如金融风控模型），非敏感需求通过API调用云端服务（如客服聊天），既保障安全又降低成本。对于个人开发者，使用Colab免费GPU+模型量化技术也能低成本实现准本地化部署。

二.如何本地部署DeepSeek大模型。

1、第一步：下载 Ollama服务工具

说明： Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，主要用于在本地机器上便捷地部署和运行大型语言模型。以下是其主要特点和功能：

• 本地模型管理：支持从官方模型库或自定义模型库拉取预训练模型，并在本地保存和加载。

• 高效推理：通过 GPU/CPU 的加速，Ollama 提供高效的模型推理，适合本地化应用或需要控制数据隐私的场景。

• 多种接口访问：支持命令行（CLI）、HTTP 接口访问推理服务，并通过 OpenAI 客户端实现更广泛的集成。

• 环境变量配置：通过灵活的环境变量，用户可以自定义推理设备（GPU/CPU）、缓存路径、并发数、日志级别等。

一句话总结：Ollama是一个能让你用简单的命令在本地电脑上轻松运行DeepSeek,Llama,Mistral等大语言模型的"一键启动器"，像安装手机App一样方便地玩转AI大模型。

官方网站：https://ollama.com/

我这里选择的是windows版本，然后进行下载安装。安装的时候直接一键安装就行。

2、第二步：下载对应的大模型DeepSeek-r1

在Ollama网页上点击Models,跳转到大模型页面，选择DeepSeek-r1模型。这里根据你的电脑显存大小进行对应的模型选择。我这里以最小的1.5B模型进行示范。复制下载模型的命令。

windows查看笔记本显存：

3、第三步：Windows命令行安装deepseek-r1：1.5B模型

windows电脑打开命令行，mac则打开终端。

说明：windows如何打开命令行： Win+R,然后输入cmd.

选择好对应的模型后，在命令行执行以下命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b

4、第四步：下载完成后，开始提问。

先问一个数学问题，从1+2+3+…100等于多少？

再问一个语文问题，中国的四大名著是什么？

最后需要注意的是：AI大模型回答的准确性取决于训练数据的质量，模型的参数量级，注意力机制的优化等等。

所以像DeepSeek这样的大语言模型，它仍然是个在学习的"孩子"，会犯错，会出现AI幻觉，我们不能指望AI通用模型帮我们一步到位解决问题，它提供的答案还是需要我们人为去校对和修正的，但是它确实能够极大地提高我们的工作效率。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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