最近DeepSeek非常火，你想不想也本地部署，玩转AI呢？

一、将DeepSeek部署到自己的电脑有以下好处：

1. 数据隐私与安全

• 本地存储：所有数据保存在本地，避免第三方服务器存储带来的隐私风险。

• 数据控制：完全掌控数据访问权限，防止未经授权的访问或泄露。

2. 性能优化

• 低延迟：本地运行减少网络延迟，响应速度更快。

• 资源利用：可根据硬件配置优化性能，充分利用本地计算资源。

3. 定制化

• 灵活配置：可根据需求调整模型参数和设置，满足特定应用场景。

• 功能扩展：支持二次开发和集成，便于添加新功能或与其他系统对接。

4. 离线使用

• 无网络依赖：无需互联网连接即可使用，适合网络不稳定或需要离线的环境。

• 持续可用：不受外部网络或服务器故障影响，确保服务不间断。

5. 成本控制

• 长期节省：虽然初期部署成本较高，但长期来看，避免了云服务的持续订阅费用。

• 资源优化：可根据需求调整硬件配置，避免资源浪费。

6. 独立性

• 不受服务商限制：不依赖第三方服务，避免服务中断或政策变化的影响。

• 自主维护：可随时更新和维护系统，确保稳定运行。

7. 研究与开发

• 实验环境：为研究人员和开发者提供灵活的实验平台，便于测试和验证新算法。

• 学习工具：帮助开发者深入理解AI模型的运行机制，提升技术水平。

8. 合规性

• 满足法规：某些行业对数据存储有严格要求，本地部署有助于遵守相关法规。

本地部署DeepSeek在隐私、性能、定制化、离线使用、成本、独立性、研发和合规性方面具有显著优势，适合对数据安全、性能和定制化有较高要求的用户。

二、DeepSeek本地部署硬件要求：

CPU：Intel Core i7等其他相似配置及以上级别配置

内存：16GB DDR4 RAM等其他相似配置及以上级别配置

存储空间：至少20GB SSD存储用于安装及相关数据缓存

三、DeepSeek本地部署步骤：

1. 安装Ollama

访问网址：https://github.com/ollama/ollama/tree/v0.5.11

2、Ollama安装成功的验证（cmd中执行以下命令）

3、在ollama中运行DeepSeek R1模型（cmd中执行以下命令）

4、安装chatbox聊天框

访问网站：https://chatboxai.app/en，下载安装。

安装完成后，配置如下图：

然后就可以运行了。

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

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• 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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