从0开始部署DeepSeek：Ollama配置 + WebUI推荐1、DeepSeek一些概念安装前，这里补充几个概念

安装前，这里补充几个概念：

国内大厂纷纷做宣传，接入满血版DeepSeek，那么什么才是满血版DeepSeek呢？

在Ollama里可以看到有两个版本的DeepSeek一个是7B另一个是671B它们的大小也不一样。这里的单位B是表示“Billion”，即十亿，“671B”表示模型的参数量为6710亿个参数，这里的671B也就是我们说的满血版了。

其实可以看到DeepSeek官方的满血版是700多GB，而Ollama的满血版是400GB，为什么它们大小不一样。这里就引出了别一个概念就是量化版与原始版，一般来说受资源的限制会考虑牺牲模型的部分精度对它进行压缩。

如果没有显卡，内存也是可以试试的。官方也给出了建议。

有8 GB的RAM可用于运行7B型号，16 GB用于运行13B型号，32 GB用于运行33B型号。

以下是CPU 与 GPU 跑 AI 时的占用情况

无显卡 CPU 直接狂飙到100%.....内存占用的不是很大....。当然体验一下还是可以的，也可以选择参数小一点的模型。

如果你不只是为了体验的话网上也有不少网站会给出一些指标出来，感性趣的可以研究下。

接下来就看看DeepSeek的搭建步骤：

这里使用的是Ollama，Ollama是2023年初发布出来的，Ollama是一个开源的大语言模型运行框架。Ollama开源在GitHub上目前已经132k星了非常惊人的数字。

它是专门设计用于在本地运行大型语言模型。它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，优化了设置和配置细节，包括GPU使用情况，从而简化了在本地运行大型模型的过程。

Ollama官网可以直接下载，支持macos、linux、windows操作系统，选择自己相应的版本下载。

双击安装OllamaSetup.exe，安装完成后在电脑状态栏会多一个羊驼的图标

选择相应的模型

如windows直接打开cmd命令行窗口，

接下就是会下载相应的模型，这里比较大，要花不少时间

这样等待下载完成就安装好了。

p.s.ollama满血版的deepseek-r1:671b大小为404GB当然非量化版的有701GB，这个对于硬件还是有很高的要求。

现在就可以打开windows命令窗口：

如果你不喜欢版本黑屏，可以再搭建个WebUI，在GitHub上也是有非常多的选择的，像Open WebUI已经有近82k星了。