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近期，淘宝平台上 DeepSeek 安装包的倒卖现象引发了广泛关注。这款免费开源的 AI 模型，竟让部分商家从中牟取暴利，着实令人惊讶。这也侧面反映出，DeepSeek 模型所引发的本地部署热潮正席卷而来。

避坑指南：淘宝 DeepSeek R1 安装包付费倒卖？免费教你本地部署（附一键安装包）

在淘宝和拼多多等电商平台搜索 “DeepSeek”，可以发现许多商家正在销售原本可以免费获得的资源，包括安装包、提示词包、教程等。甚至一些卖家将 DeepSeek 相关教程也进行标价出售，但实际上，用户只需通过搜索引擎即可轻松找到大量免费下载链接。

那么，这些资源的售价如何呢？据观察， “安装包 + 教程 + 提示词” 的打包价格通常在 10 元至 30 元不等，且多数商家还提供一定的客服支持。其中，不少商品已售出数百份，少数热门商品甚至 достигают 千人付款的规模。更令人诧异的是，一款定价 100 元的软件包和教程，也有 22 人选择购买。

信息差带来的商业机会，由此可见一斑。

本文将指导读者如何在本地设备上部署 DeepSeek 模型，且完全无需任何费用。在此之前，先简要分析本地部署的必要性。

为何选择本地部署 DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1 模型，尽管可能并非当前性能最顶尖的推理模型，但无疑是市场上备受瞩目的选择。然而，若直接使用官方或第三方托管平台的服务，用户经常会遇到服务器拥堵的问题。

本地部署模型能够有效规避此类问题。简而言之，本地部署指的是在用户自身的设备上安装 AI 模型，而非依赖云端 API 或在线服务。常见的本地部署方式主要包括以下几种：

轻量级本地推理：在个人电脑或移动设备上运行，例如 Llama.cpp、Whisper、GGUF 格式模型。
服务器/工作站部署：利用高性能 GPU 或 TPU 运行大型模型，如 NVIDIA RTX 4090、A100 等。
私有云/内网服务器：在企业内部服务器上进行部署，例如使用 TensorRT、ONNX Runtime、vLLM 等工具。
边缘设备部署：在嵌入式系统或 IoT 设备上运行 AI 模型，例如 Jetson Nano、树莓派等。

不同的部署方式适用于不同的应用场景。本地部署技术在多个领域都展现出其独特的价值，例如：

企业内部 AI 应用：构建私有聊天机器人、文档分析系统等。
科研计算：应用于生物医药、物理仿真等领域的数据分析和模型训练。
离线 AI 功能：在无网络环境下提供语音识别、OCR、图像处理等能力。
安全审计与监控：辅助法律、金融等行业的合规性分析。

本文将重点关注轻量级本地推理，这也是最贴合广大个人用户需求的部署方案。

本地部署的优势

除了从根本上解决 “服务器繁忙” 的问题，本地部署还具备诸多优势：

数据隐私与安全：本地部署 AI 模型无需将敏感数据上传至云端，有效防止数据泄露风险。这对于金融、医疗、法律等对数据安全性要求极高的行业至关重要。此外，本地部署也有助于企业或机构满足数据合规性要求，例如中国的《数据安全法》、欧盟的 GDPR 等。
低延迟与实时性能：由于所有计算均在本地执行，无需网络请求，推理速度完全取决于本地设备的计算性能。因此，只要设备性能足够，用户便可获得极佳的实时响应，这使得本地部署非常适合对实时性有严格要求的应用场景，如语音识别、自动驾驶、工业检测等。
长期成本效益：本地部署免去了 API 订阅费用，实现一次部署，长期使用。对于性能要求不高的应用，还可以通过部署轻量化模型（如 INT 8 或 4-bit 量化模型）来降低硬件成本。
离线可用性：即使在没有网络连接的情况下，也能正常使用 AI 模型，适用于边缘计算、离线办公、远程环境等场景。离线运行能力也保障了关键业务的连续性，避免因断网导致业务中断。
高度定制化与可控性：本地部署允许用户对模型进行微调和优化，以更好地适应特定的业务需求。例如， DeepSeek-R1 模型就衍生出众多微调和蒸馏版本，包括无限制版本 deepseek-r1-abliterated 等。此外，本地部署不受第三方政策变动的影响，具有更强的可控性，避免了 API 价格调整或访问限制等潜在风险。

本地部署的局限性

本地部署优势显著，但其局限性亦不可忽视，其中最主要的挑战便是大型模型对算力的需求。

硬件成本投入：个人用户的本地设备往往难以流畅运行参数规模庞大的模型，而参数较小的模型在性能上又可能有所妥协。因此，用户需要在硬件成本和模型性能之间进行权衡。若要追求高性能模型，则不可避免地需要增加硬件投入。
大规模任务处理能力：面对需要大规模数据处理的任务时，往往需要服务器级别的硬件支持才能有效完成。个人设备在处理能力上存在天然瓶颈。
技术门槛：相较于便捷的云服务——只需访问网页或配置 API 即可使用，本地部署存在一定的技术门槛。如果用户有进一步的模型微调需求，部署难度将进一步提升。但值得庆幸的是，本地部署的技术门槛正在逐步降低。
维护成本：模型和相关工具的升级迭代可能引发环境配置问题，用户需要投入时间和精力进行维护和问题解决。

因此，选择本地部署还是在线模型，需要用户根据自身的实际情况进行综合考量。以下是本地部署适用和不适用场景的简要总结：

适合本地部署的场景：高隐私需求、低延迟要求、长期使用（如企业 AI 助手、法律分析系统等）。
不适合本地部署的场景：短期测试验证、高算力需求、依赖超大型模型（如 70B+ 参数级别）。

使用云端免费服务器私有化部署也是不错的方式，很早以前就推荐过，但需要一定技术基础：使用免费 GPU 算力在线部署 DeepSeek-R1 开源模型

DeepSeek-R1 本地部署实战

本地部署 DeepSeek-R1 的方法多样，本文将介绍两种简易方案：基于 Ollama 的部署方法以及使用 LM Studio 的零代码部署方案。

方案一：基于 Ollama 部署 DeepSeek-R1

Ollama 是当前主流的本地语言模型部署与运行框架。它以轻量化和高扩展性为特点，自 Meta 发布 Llama 系列模型后迅速崛起。尽管名称与 Llama 相似，但 Ollama 项目由社区驱动，与 Meta 及 Llama 系列模型的开发并无直接关联。

Ollama 项目发展迅猛，其支持的模型种类和生态系统都在快速扩张。

Ollama 支持的部分模型和生态

使用 Ollama 的首要步骤是下载并安装 Ollama 软件。访问 Ollama 官网下载页面，选择与操作系统相匹配的版本即可。

下载地址：https://ollama.com/download

安装 Ollama 后，还需要为设备配置 AI 模型。以 DeepSeek-R1 为例进行演示。访问 Ollama 官网的模型库，浏览其支持的模型及版本信息：

https://ollama.com/search

DeepSeek-R1 在 Ollama 模型库中提供了从 1.5B 到 67B 等多种规模共 29 个不同版本，其中包括基于开源模型 Llama 和 Qwen 微调、蒸馏或量化后的版本。

选择哪个版本取决于用户的硬件配置。 dev.to 开发者社区的 Avnish 撰文总结了 DeepSeek-R1 不同规模版本的硬件需求，可供参考：

图片来源：https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8

本文以 8B 版本为例进行演示。打开设备终端，运行以下命令：

ollama run deepseek-r1:8b

接下来，只需等待模型下载完成。（Ollama 也支持直接从 Hugging Face 下载模型，命令格式为 ollama run hf.co/{用户名}/{库}:{量化版本}，例如 ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0。）

![alt text](https://sharenet.ai/wp-content/uploads/2025/02/578911f29501b85.gif)

模型下载完成后，即可在终端中与 8B 版本的 DeepSeek-R1 进行对话。

![alt text](https://sharenet.ai/wp-content/uploads/2025/02/464299608fe03ef.gif)

然而，对于普通用户而言，这种终端对话方式并不直观，操作也不够便捷。因此，还需要配置用户友好的图形界面前端。前端选择非常丰富，例如，可以使用 WebUI 열기 在浏览器中获得类似 ChatGPT 的交互体验，也可以选择 Chatbox 等桌面应用程序。 更多前端选择可参考 Ollama 官方文档：

https://github.com/ollama/ollama

WebUI 열기

若选择 Open WebUI，只需在终端中依次运行以下两行代码即可：

安装 Open WebUI：

pip install open-webui

运行 Open WebUI 服务：

open-webui serve

之后，在浏览器中访问 http://localhost:8080，即可体验类似 ChatGPT 的 Web 界面。在 Open WebUI 的模型列表中，可以看到本地 Ollama 已配置的多个模型，包括 DeepSeek-R1 7B 和 8B 版本，以及 Llama 3.1 8B、 Llama 3.2 3B、 Phi 4、 Qwen 2.5 Coder 等其他模型。选择 DeepSeek-R1 8B 模型进行测试：

![alt text](https://sharenet.ai/wp-content/uploads/2025/02/5010f018fc3089b.gif)

Chatbox

如果用户更倾向于使用独立的桌面应用程序，可以考虑 Chatbox 等工具。配置步骤同样简单，首先下载并安装 Chatbox 应用程序：

https://chatboxai.app/zh

启动 Chatbox 后，进入 “设置” 界面，在 “模型提供方” 中选择 OLLAMA API，然后在 “模型” 栏选择希望使用的模型，并根据需要设置上下文消息数量上限和 Temperature 等参数（也可保持默认设置）。

![alt text](https://sharenet.ai/wp-content/uploads/2025/02/928e307e61e6a60.gif)

完成配置后，即可在 Chatbox 中与本地部署的 DeepSeek-R1 模型进行流畅对话。但测试结果显示， DeepSeek-R1 7B 模型在处理复杂指令时表现略有不足。这也印证了前文的观点，即个人用户在本地设备上通常只能运行性能相对有限的模型。然而，可以预见的是，随着硬件技术的持续发展，未来个人用户本地使用大参数量模型的门槛将进一步降低—— 并且这一天或许不会太遥远。

![alt text](https://sharenet.ai/wp-content/uploads/2025/02/7fed1bd4813094b.gif)

**无论是 Open WebUI 还是 Chatbox，都支持通过 API 接入 DeepSeek 的各类模型以及 ChatGPT、 Claude、 쌍둥이자리 等商业模型。用户可以将它们作为日常使用 AI 工具的前端界面。此外，还可以将 Ollama 中配置的模型集成到其他工具中，例如 Obsidian 和思源笔记等笔记应用。

方案二：使用 LM Studio 零代码部署 DeepSeek-R1

对于不熟悉命令行操作或代码的用户，可以使用 LM Studio 实现 DeepSeek-R1 的零代码部署。首先，访问 LM Studio 官网下载页面，下载与操作系统匹配的程序：

https://lmstudio.ai

安装完成后启动 LM Studio。在 “My Models” 选项卡中，为模型设置本地存储文件夹：

![alt text](https://sharenet.ai/wp-content/uploads/2025/02/10ee5c75d6cb2a7.png)

接下来，从 Hugging Face 下载所需的语言模型文件，并按照指定的目录结构放置到上述文件夹中（LM Studio 内置模型搜索功能，但实测效果欠佳）。注意，这里需要下载 .gguf 格式的模型文件。例如， Unsloth 组织提供的 DeepSeek-R1 模型集合：

https://huggingface.co/collections/unsloth/deepseek-r1-all-versions-678e1c48f5d2fce87892ace5

考虑到硬件配置，本文选择基于 Qwen 模型微调的 DeepSeek-R1 蒸馏版（14B 参数量），并选用 4-bit 量化版本： DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf。

下载完成后，按照以下目录结构将模型文件放入之前设定的文件夹：

模型文件夹 /unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf

最后，打开 LM Studio，在应用界面上方选择要加载的模型，即可与本地模型进行对话。

![alt text](https://sharenet.ai/wp-content/uploads/2025/02/98e6be4288facbc.gif)

LM Studio 的最大优势在于完全零代码操作，无需使用终端或编写任何代码—— 只需完成软件安装和文件夹配置即可，对用户非常友好。

요약

本文提供的教程仅在基础层面实现了 DeepSeek-R1 的本地部署。若要将这一热门模型更深入地融入本地工作流程，还需要进行更细致的配置，例如设置系统提示词，以及更高级的模型微调、 RAG 集成、搜索功能、多模态能力和工具调用能力等。同时，随着 AI 专用硬件和小模型技术的不断发展，相信未来本地部署大型模型的门槛将持续降低。阅读本文后，读者是否愿意尝试自行部署 DeepSeek-R1 模型呢？