随着DeepSeek的兴起，AI大模型的本地部署正逐渐成为技术爱好者的新宠。相较于云端版本，本地部署不仅无需网络连接，避免了“服务器繁忙”等烦恼，还能确保数据存储在本地，有效保护隐私安全。
DeepSeek的一大亮点在于显著降低了部署成本，使得即便是消费级电脑也能轻松驾驭，变身个人专属的超级AI助理。然而，尽管成本有所降低，本地部署仍依赖于个人电脑硬件性能。值得庆幸的是，DeepSeek的开源特性激发了开发者的创造力，他们训练出了各式各样的蒸馏模型，这些模型专为不同配置的电脑设计，让入门级硬件也能体验本地部署AI大模型的乐趣。当然，这些低配版模型在运算精度上可能无法与高配版相提并论，但“一分钱一分货”的道理在此得到了充分体现。
DeepSeek提供了包括671B完整版在内的多个模型版本，以及70B、14B、8B、7B、1.5B等多个原始蒸馏模型。这些原始蒸馏模型还被进一步训练成了各种量化版本，以满足不同用户群体的需求。其中，1.5B是原始模型中最小的版本，仅需配备4G显存和8GB内存的显卡游戏本即可运行。而对于一般消费级电脑而言，使用单张显卡的极限大约在32B或70B的蒸馏模型，这需要至少20GB以上的显卡显存和64GB以上的内存容量。
接下来，我们将为大家展示一次DeepSeek本地部署的实践过程。为此，我们准备了一套高性能电脑平台，配置如下：
平台的核心是AMD锐龙9 9950X3D处理器，这款处理器在游戏和生产力方面均表现出色，堪称业界翘楚。为了充分发挥其性能，我们选择了技嘉X870 A ELITE WE7 ICE主板，这款主板采用纯白设计，拥有16+2+2相供电模组和全覆盖式散热装甲，确保了处理器的稳定运行。主板还提供了丰富的拓展接口，包括PCIe 5.0显卡插槽、M.2插槽以及12个USB接口（含两个USB 4接口），并享有4年质保和1年换新服务。
显卡方面，我们选择了AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G，这款显卡搭载了GB202核心，采用TSMC 4nm定制工艺，拥有21760个CUDA核心，Boost频率高达2655MHz。其32GB GDDR7显存和512bit位宽提供了惊人的显存带宽，达到了1792 GB/s。显卡还配备了光栅单元和纹理单元，分别为176和680。
显示器则选用了技嘉FO32U2P OLED，这是一款4K分辨率的顶级桌面显示器，采用QD-OLED面板，刷新率高达240Hz，响应时间仅为0.03ms。它还通过了ClearMR 13000认证和HDR400认证，为用户带来了更加逼真的视觉体验。
在部署DeepSeek之前，我们需要选择一个合适的容器或启动器。对于熟悉Stable Diffusion的用户来说，这一过程并不陌生。目前市面上有多个支持DeepSeek的容器可供选择，我们这次选择了用户友好的LM Studio。LM Studio界面简洁明了，逻辑清晰，支持简体中文设置（尽管中文界面仅限于基础功能和设置）。
进入LM Studio主界面后，用户可以看到与网页端相似的界面布局。顶部是加载模型的位置，我们下载了一个32B版本的模型进行加载，随后即可开始对话。加载模型时，用户还可以设置一些细节参数，如字数、CPU步进等。底部的种子选项对于熟悉Stable Diffusion的用户来说并不陌生，它有助于生成与他人相近的结果。
在LM Studio的模型库中，用户可以找到多种经过蒸馏的DeepSeek R1模型版本，包括27B、12B、4B等。这些模型根据需求下载即可，但请注意，模型越高级，所需的存储空间也就越大。例如，我们使用的32B版本就需要超过18GB的存储空间。
如果用户已经下载了独立的模型文件，也可以将其导入LM Studio中使用。只需在左侧的文件管理器中找到模型目录，将模型文件复制进去即可。随后，在加载模型的顶部栏中即可选择并使用该模型。
我们使用32B模型进行了对话测试，发现响应速度极快，整个对话内容生成仅需几秒钟。这得益于我们搭建的高性能平台，在运行该模型时，显卡显存使用了约21.5GB，内存利用了约9GB。对于这类大语言模型而言，显存和内存的容量至关重要。而我们选择的技嘉平台，凭借AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G的32GB大显存和64GB内存容量，轻松应对了本地32B模型的快速响应需求。
不过，用户也需要注意，如果选择的模型过于高级，超出了电脑显存和内存的容量限制，可能会导致生成速度极慢，甚至无法生成有效内容。因此，在选择模型时，应根据自己的硬件配置进行合理选择。
