DeepSeek 本地化部署

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时间 2025-02-18 09:00:33

大家好，我是 SZTYW。

智能总结： 这篇文章介绍了如何在本地部署 DeepSeek 模型，从而实现一个无限制、可联网且带本地知识库的私人 AI 系统。文章首先强调了本地部署的优势，如免费、数据隐私、无额外限制、无需网络依赖、灵活定制以及性能和效率。接着，文章详细介绍了如何通过 Ollama 框架快速部署 DeepSeek 模型，并列出了 Ollama 支持的多种模型。随后，文章介绍了 Chatbox 和 Page Assist 工具，以提升本地模型的使用体验和联网能力。最后，文章介绍了 Anything LLM 工具，结合 RAG 架构来实现本地知识库的构建，并展示了如何通过 API 调用与大模型交互。

今天继续来聊 DeepSeek。

前几天我发了一篇文章来介绍如何通过非官方途径使用 DeepSeek：摆脱卡顿！曲线救国使用 DeepSeek 方法大全，但是这里面的方法感觉总是差点意思，要么体验差劲、要么需要翻墙，好用的还需要付费。

那么怎么得到一个免费的、体验又好的 DeepSeek 呢，我们最终还是要回归正途，因为 DeepSeek 是完全开源的模型，如果你的设备硬件条件过硬，大家都能自己部署。所以今天就跟大家聊聊如何快速在本地部署开源模型，并且部署后如何更好的使用本地模型。

为什么要本地部署？

在开始讲之前，我们还是要了解清楚，本地部署大模型其实还是有挺多优势的：

免费：本地的模型部署随便玩，不用担心任何付费，你只需要投入一个好设备就行。
数据隐私：当我们使用云端的大模型时，所有的数据都需要上传到服务器进行处理。这就意味着我们的数据可能会被其他人访问或泄露。如果你要做一些对敏感数据的分析任务，比如公司内网的数据和代码，都需要担心数据泄漏的问题，很多公司也有明确的限制不能将敏感数据泄露给外部模型。而本地部署大模型则可以完全避免这个问题，因为所有的数据都存储在本地，不会上传到云端。
无额外限制：网络上的大模型通常为了符合法律法规以及自身的运营策略，往往会设置严格的内容审查机制。所以在某些敏感话题上，模型的回答会受到限制，即模型给出的回答是基于预设的价值观和规则，而非纯粹基于数据和算法逻辑。而本地部署的模型在内容输出方面相对更加自由，不会有任何内容审查和思想钢印。
部署步骤：
目前我们已经拥有了一个基础的本地模型，但是这种交互方式太不友好了，下面我们通过一些工具来提升我们本地模型的使用体验。
Chatbox + Ollama - 丝滑使用，交互友好
到这里就完成部署了，就可以开始使用了