DeepSeek 遭美国攻击宕机，手把手教你本地部署，手机也支持！
▎本地部署模型的优势
数据安全与隐私
敏感数据无需上传至第三方云端，避免泄露风险，符合金融、医疗等行业的严格合规要求。
自主控制与定制化
可根据业务需求灵活调整模型参数、优化算法，或集成私有数据微调模型，适配特定场景。
低延迟与高性能
本地部署减少网络传输延迟，结合硬件优化（如 GPU 加速），提升实时处理效率。
成本可控性
长期运营中，大规模调用场景下本地资源成本可能低于云端按需付费模式，尤其适合高频使用企业。
离线可用性
不依赖外部网络，保障业务连续性，适合网络环境受限或对稳定性要求高的场景。
合规与审计
满足数据主权法规（如 GDPR），完整保留数据操作日志，便于内部审计与监管审查。
▎手把手部署指南（附避坑指南）
Python 环境部署
安装最新版推理加速库（关键！）
pip install deepseek-r1-toolkit --extra-index-url https://repo.deepseek.com/pypi/
from deepseek_r1 import ChatEngine
# 自动检测硬件配置（显存<24GB会自动切换CPU优化模式）
engine = ChatEngine(model_size="32B")
# 开启思维链可视化
response = engine.chat(
"某数加5等于12，这个数的平方是多少？",
show_reasoning=True
)
print(response.answer) # 输出：49
print(response.reasoning) # 查看完整推导过程
Ollama 本地部署
-
安装Ollama 官方版：【 点击前往 】
-
安装 Chrome 浏览器插件 Web UI 控制端【 点击安装 】
安装命令
1.5B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:1.5b
7B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:7b
8B Llama DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:8b
14B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:14b
32B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:32b
70B Llama DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:70b
2. 更多模型下载
DeepSeek-R1
| 模型 | 总参数 | 已激活参数 | 上下文长度 | 下载 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Zero | 671B | 37B | 128 千 | HuggingFace |
| DeepSeek-R1 | 671B | 37B | 128 千 | HuggingFace |
DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base 进行训练。有关模型架构的更多详细信息，请参阅 DeepSeek-V3 存储库。
DeepSeek-R1-Distill 模型
| 模型 | 基础模型 | 下载 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-1.5B | HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-7B | HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Llama-3.1-8B | HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B | HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B | HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | HuggingFace |
DeepSeek-R1-Distill 模型基于开源模型进行了微调，使用了 DeepSeek-R1 生成的样本。我们对其配置和分词器进行了轻微更改。请使用我们的设置来运行这些模型。
手机本地部署
iPhone
App Store 搜索 fullmoon 可以本地直接部署大模型
Android
下载安装 MNN 应用内搜索 DeepSeek 即可看到 7 B 和 1.5 B 模型
夸克网盘下载
百度网盘下载
手机实测可以运行 DeepSeek-R1 7B、1.5B 模型，Prefill: 7.18 tokens/s Decode: 3.62 tokens/s
高级部署方案
| 场景 | 推荐方案 | 硬件要求 | 性能指标 |
|---|---|---|---|
| 学术研究 | HuggingFace 原版 | 2*A100(80G) | 原生 PyTorch 支持 |
| 生产环境 | vLLM 加速版 | 4*RTX4090 | 1500 tokens / 秒 |
| 国产硬件 | 昇腾适配版 | Atlas 800 | 华为 CANN 加速 |
| 移动端 | TensorRT 优化 | Jetson AGX | 8GB 内存即可运行 |
避坑提示：
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首次加载 70B 模型需预留 150GB 存储空间（建议使用阿里云 OSS 加速）
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使用 --load-8bit 参数可降低 50% 显存占用（精度损失 < 2%）
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遇到 CUDA 内存不足时，开启分块推理模式：
engine.set_config(chunk_size=512, overlap_rate=0.2)
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