摘要：想必大家最近在使用deepseek的时候，一定也遇到了联网功能不可用的情况，使用效果大打折扣，部署一套本地化服务可以帮你解决这个问题。
01 为什么要本地化部署？
想必大家最近在使用deepseek的时候，一定也遇到了联网功能不可用的情况，使用效果大打折扣，部署一套本地化服务可以帮你解决这个问题。
其实，部署本地化到自己电脑，最本质的原因是，在当今数据驱动的时代，许多企业和个人对数据隐私和安全有着极高的要求。尤其是涉及敏感信息或专有知识库时，直接使用公有云服务可能会带来隐私泄露的风险。以下是一些常见的私有化部署场景：
隐私保护：担心敏感数据（如公司内部文档、客户信息等）上传到公有云后被滥用或泄露。
知识库管理：企业拥有大量历史文档、需求文档或技术资料，希望通过大模型进行总结和分析，但不愿意将这些数据上传到公有云。
定制化需求：企业希望根据自身业务需求，定制化训练模型，以更好地服务于内部流程或产品。
合规要求：某些行业（如金融、医疗等）有严格的合规要求，数据必须存储在本地或私有环境中。
如果你也有类似的需求，私有化部署 DeepSeek - R1 将是一个理想的选择。通过私有化部署，你可以在本地或私有服务器上运行模型，确保数据完全掌控在自己手中。
02 怎么实现本地化部署？
下面，手把手教你如何部署到本机，核心就是三步：安装Ollama，安装DeepSeek R1，使用DeepSeek。是不是很简单？
第一步，安装Ollama。访问Ollama官网下载页面：https://ollama.com/download/；根据自己的机型选择合适的版本。
点击下载的安装包进行安装，在终端输入“ollama - v”出现版本号表明安装成功。
第二步，安装DeepSeek R1。在终端输入“ollama run deepseek-r1”。这里默认下载的是7B模型，还可以使用“ollama run deepseek-r1:1.5b”来选择安装的模型参数，数字越大，参数越多，性能越强，1.5b代表模型具备15亿参数。如果是1.5b版本，2G以下的显存就可以运行。如果是32b参数的，就需要32G显存。可以根据自己的电脑性能选择。
第三步，使用DeepSeek。在终端出现“>>>”符号表示可以开始使用DeepSeek了。
03 怎么更高级的使用本地化部署？
相信你把deepseek部署到本地，不仅仅是要进行简单的查询和问答，还有很多新功能让你使用，打开新世界的大门，例如总结电脑里的文档、构建私有知识库以及自动化报告生成等。
假设你有一个包含上千个需求文档的文件夹，你可以编写一个 Python 脚本，调用 DeepSeek - R1 的 API 对每个文档进行总结：
import osimport requestsdef summarize_document(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: content = f.read response = requests.post( "http://localhost:5000/predict", json={"text": content} ) return response.json["summary"]documents_dir = "/path/to/your/documents"for filename in os.listdir(documents_dir): if filename.endswith(".txt"): summary = summarize_document(os.path.join(documents_dir, filename)) print(f"Summary for {filename}: {summary}")你可以将 DeepSeek - R1 与向量数据库（如 FAISS 或 Pinecone）结合，构建一个私有知识库：
from sentence_transformers import SentenceTransformerimport faissimport numpy as np# 加载 DeepSeek - R1 和 Sentence Transformermodel = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 生成文档向量documents = ["文档1内容", "文档2内容", "文档3内容"]doc_embeddings = model.encode(documents)# 构建 FAISS 索引index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1])index.add(np.array(doc_embeddings))# 查询相似文档query = "查找相关文档"query_embedding = model.encode([query])distances, indices = index.search(query_embedding, k=2)print(f"最相关的文档：{documents[indices[0][0]]}")通过私有化部署 DeepSeek - R1，你可以在完全掌控数据隐私和安全的前提下，充分利用大模型的能力。无论是总结文档、构建知识库，还是自动化报告生成，DeepSeek - R1 都能为你提供强大的支持。希望这篇文章能帮助你顺利完成私有化部署，并充分发挥其价值！
来源：一个数据人的自留地