【2024最新】DeepSeek本地部署保姆级教程：零门槛上手，电脑轻松部署搞定

DeepSeek本地部署详细教程，轻松将deepseek部署到你的电脑上

最近DeepSeek简直火出圈了！春节假期刷手机，满屏都是它的身影——写代码、做PPT、改论文、甚至帮小朋友辅导作业，简直是“AI界六边形战士”。但不少小伙伴跟风体验时踩了坑：官网服务器排队999+，刷新到眼瞎也进不去，好不容易进去了还动不动“服务繁忙”。别慌！今天就给大伙儿整一篇保姆级本地部署教程，手把手带你把DeepSeek“搬”进自家电脑，从此告别官网排队，想怎么玩就怎么玩！

为啥非要本地部署？简单说三个字：稳、快、爽！不用依赖网络，断网也能用；模型在本地跑，响应速度快到飞起；而且隐私数据不外传，敏感资料随便丢，安全感拉满。不管是日常办公、学习提升，还是想靠它搞个副业接单，本地部署都是yyds！

敲黑板！教程开始前先确认两件事：你的电脑是Windows系统（Mac/Linux同理，步骤稍作调整就行），内存建议8G以上（16G更佳，不然跑大模型容易卡），硬盘预留至少20G空间（模型文件占地方）。配置不够的小伙伴也别灰心，可以先从轻量级模型开始，后面再升级！

第一步：环境准备——搭好“跑模型”的舞台
本地部署DeepSeek，得先请两个“帮手”：Python和Git。Python是模型运行的“发动机”，Git是用来下载模型代码的“搬运工”。打开浏览器搜“Python官网”，下载3.8以上版本（推荐3.10，兼容性最好），安装时记得勾选“Add Python to PATH”（不然后面敲命令会报错）。Git直接搜“Git for Windows”，一路点“下一步”就能装好，不用动脑。

第二步：下载模型——把DeepSeek“请”进电脑
模型去哪儿下？认准Hugging Face和DeepSeek官方GitHub！新手建议先试“DeepSeek-VL 7B”（视觉语言模型，7亿参数，体积小、速度快）。打开Hugging Face网站（搜“huggingface.co”），在搜索框输“deepseek-ai/deepseek-vl-7b”，点击“Download”模型文件（.bin和.safetensors格式，别下错了）。下载完解压到固定文件夹，比如D:deepseek-model，记住这个路径，后面要用！

第三步：安装依赖——给模型配“燃料”
Win+R输入“cmd”打开命令提示符，先敲pip install –upgrade pip（升级pip，避免安装失败），然后复制粘贴以下命令安装核心库：
pip install transformers torch accelerate bitsandbytes
这些库是模型运行的“必备营养素”，transformers负责调用模型，torch是深度学习框架，accelerate加速计算，bitsandbytes帮你“压榨”显存（没显卡也能用CPU跑，就是慢点）。安装时如果卡在“Resolving…”，换国内镜像源：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple transformers torch accelerate bitsandbytes

第四步：启动模型——让DeepSeek“活”起来
环境搞定，接下来就是“召唤神龙”的时刻！在D盘新建一个文件夹叫“deepseek-run”，里面新建一个txt文件，复制以下代码保存为run.py：
“`python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_path = “D:\deepseek-model” # 替成你的模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, device_map=”auto”)
print(“DeepSeek模型加载完成！输入内容开始对话，输入’退出’结束。”)
while True:
user_input = input(“You: “)
if user_input == “退出”:
break
inputs = tokenizer(user_input, return_tensors=”pt”).to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=500)
print(“DeepSeek:”, tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
“`
双击run.py，看到“DeepSeek模型加载完成！”就成功了！现在可以在输入框随便提问，比如“帮我写个副业赚钱的文案”，DeepSeek秒回答案，比官网快10倍！

第五步：避坑指南——遇到问题别慌
如果提示“CUDA out of memory”（显存不足），试试在代码里加device_map=”cpu”（纯CPU模式，慢但能用）；如果加载模型失败，检查模型路径是否正确，或者重新下载模型文件。本地部署就像养宠物，刚开始可能有点“闹脾气”，多试几次就顺了！

好了，教程到这儿就结束啦！现在你的电脑里已经住进一个“24小时待命”的DeepSeek，不管是工作学习、还是搞副业（比如用AI写文案、做视频脚本、甚至帮人改简历），效率直接拉满。赶紧动手试试吧，有问题评论区喊我，下期教大家“用DeepSeek搞副业的3个隐藏玩法”！