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DeepSeek本地化部署指南
DeepSeek自托管部署指南(家庭实验室版)
通过本指南,您可在家庭实验室或家庭办公服务器上私有化部署DeepSeek模型,在受控环境中充分发挥AI潜力。DeepSeek本地化部署指南以及模型参数大小和硬件配置要求 deepseek本地部署使用 deepseek本地电脑部署 deepseek本地部署电脑配置 deepseek本地一键部署 deepseek 部署在本地 deepseek本地模型部署
为何选择自托管DeepSeek
注意:DeepSeek-R1是包含671B参数的混合专家模型(MoE),需1.5TB显存,消费级硬件无法运行。但其蒸馏模型(如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/LLaMA-70B)基于开源模型微调,继承了DeepSeek的推理能力且部署成本更低。
优势:
隐私性:数据完全本地存储,不经过第三方服务器
速度:低网络延迟(尤其小模型)
硬件定制:自由配置CPU/GPU/内存资源
扩展性:可随时升级家庭实验室硬件
控制权:无外部依赖或供应商锁定
学习价值:通过管理自有AI基础设施提升技能
挑战:
模型限制:部分敏感话题存在回答限制(可使用open-r1无审查版)
成本:硬件购置与持续电费支出
维护:需定期更新和技术维护
扩展瓶颈:物理空间、噪音与散热限制
部署准备
硬件需求:
CPU:12核以上多核处理器(推荐Intel …