在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中，企業(yè)不僅需要高效、智能的工具來提升運營效率，還需確保數(shù)據(jù)安全與滿足隱私保護要求。DeepSeek 私有化部署正是為解決這一需求而生的，它通過將 DeepSeek 智能助手從公共云端遷移至企業(yè)內(nèi)部服務(wù)器，為企業(yè)提供了一種安全、可控且高度定制化的解決方案。這種部署方 式不僅能夠滿足企業(yè)對敏感數(shù)據(jù)的保護需求，還能根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景進行靈活 調(diào)整，從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強有力的支持。

私有化部署 DeepSeek 就像是在企業(yè)內(nèi)部搭建一個智能工作站，需要合理 地規(guī)劃和專業(yè)地實施。想象一下，這就像要在公司內(nèi)部設(shè)立一個全新的智能部 門，我們需要先選擇合適的“人才”（模型），然后為其準備“辦公環(huán)境”（硬件 設(shè)施），接著幫助他們“入職”（部署），最后開始正式“工作”（運行）。讓我們 通過以下 3 個關(guān)鍵步驟，詳細了解如何完成這個過程。

1.模型版本及硬件選型

首先，我們要進行模型選型。就像招聘員工要根據(jù)崗位需求選擇合適的人選一樣，選擇合適的模型版本是成功部署的第一步。

企業(yè)可以根據(jù)自身需求、硬件條件和應(yīng)用場景，選擇最適合的模型版本。 建議從較小的模型開始嘗試，隨著需求的增長逐步升級到更高性能的版本。

為模型打造合適的運行環(huán)境，就像為新員工準備一個稱心如意的工作空間 一樣重要。

不同能力等級的模型，需要與之匹配的硬件支持。就像初級助理可能只需 要一臺普通辦公電腦，而資深專家則需要配備更專業(yè)的設(shè)備一樣。我們需要根 據(jù)不同模型的特點，精心規(guī)劃和準備相應(yīng)的硬件環(huán)境，確保它們能夠充分發(fā)揮自身潛力。

這不僅是對模型性能的負責，更是對企業(yè)資源的合理利用。通過為每個模 型版本提供最適合的硬件配置，我們能夠在保證模型穩(wěn)定運行的同時，實現(xiàn)資 源利用的最優(yōu)化。

表 9-1 所示是 DeepSeek 各個版本所需的硬件配置參考，實際使用中可根據(jù)參考進行相應(yīng)的調(diào)整。

圖片

就像不同級別的員工需要不同規(guī)格的辦公設(shè)備一樣，選擇合適的硬件配置不僅能確保模型的流暢運行，還能幫助企業(yè)實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置。建議在部署 前詳細評估企業(yè)現(xiàn)有的硬件條件，選擇最適合的模型版本。

2.模型部署

當硬件準備好之后，我們可以采用 Ollama 把需要的模型從云端部署到本地。

Ollama 是一個開源框架，專為在本地機器上便捷部署和運行大型語言模型 而設(shè)計。允許用戶在本地計算機上輕松下載、運行和管理大型語言模型，就像 在電腦上安裝一個軟件一樣簡單。它提供了一個簡單的方式來加載和使用各種 部署好的大型語言模型，支持文本生成、翻譯、代碼編寫、問答等多種自然語 言處理任務(wù)。

Ollama 的目標是簡化在 Docker 容器中部署大型語言模型的過程，使得非 專業(yè)用戶也能輕松上手。它支持 macOS（特別是針對 Apple Silicon 進行了優(yōu) 化）、Linux 、Windows（預覽版）以及 Docker 容器化部署，用戶可以根據(jù)自己的硬件環(huán)境和使用需求選擇合適的平臺進行模型的運行。

Ollama 將復雜的模型下載、安裝、運行過程標準化，使用起來像運行一個 命令行工具，非常簡單。用戶只需通過簡單的一個命令，就可以自動下載或運行所需的模型。

我們可以到 Ollama 官網(wǎng)（https://ollama.com/ ）去下載 Ollama 客戶端，如圖1 所示。

圖1 Ollama 官網(wǎng)

根據(jù)系統(tǒng)環(huán)境的類型，選擇對應(yīng)的版本進行下載，如圖2 所示。

圖2 選擇對應(yīng)的版本

以 Windows 環(huán)境為例，我們下載 Ollama 的 Windows 安裝包 OllamaSetup. exe 之后，只需要雙擊它就可以自動安裝 Ollama，如圖3 所示。

圖3 安裝 Ollama

安裝完成后，我們在 Windows 應(yīng)用程序中就能找到 Ollama 并運行它，需要注意的是，Ollama 運行之后，并不會出現(xiàn)一個窗口界面，而是在我們 Windows 右下角的任務(wù)欄中會出現(xiàn)一個 Ollama 的圖標。

如何驗證 Ollama 已經(jīng)在我們的 Windows 中成功地運行起來了呢？我們 可以打開瀏覽器，輸入“ localhost:11434”，如果出現(xiàn)一行文字“ Ollama is running ”，就證明 Ollama 已經(jīng)成功地運行起來了。后續(xù)操作不做展開說明，詳細步驟可閱讀《DeepSeep超簡單入門：從小白到AI達人》。

3.運行模型

模型成功下載完成之后，就進入部署的最后一步，也是最激動人心的一 步—在本地計算機運行我們下載好的模型。模型的私有化運行，全部依靠本地計算機的計算能力，不再依靠任何網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。這意味著哪怕你斷開了本地計 算機的網(wǎng)絡(luò)連接，仍然可以在本機運行大模型。這就是模型私有化運行帶來的 充分的安全性和隱私性的優(yōu)勢。

有了 Ollama 的模型管理能力的加持，運行模型只需要一行命令“ ollama run deepseek-r1:8b”就能輕松完成，同理，這里的 deepseek-r1:8b 是我們剛才下載到本地計算機的模型名稱。

經(jīng)過以上3 個步驟，就可以輕松完成 DeepSeek 模型的本地私有化部署以 及本地化運行。當然，這就像新員工需要一段時間適應(yīng)工作環(huán)境一樣，建議在 DeepSeek 私有化部署完成的初期，多進行測試和優(yōu)化，確保 DeepSeek 模型在 實際應(yīng)用中發(fā)揮最佳性能。同時，保持與 DeepSeek 技術(shù)社區(qū)的互動，及時獲取最新的部署經(jīng)驗和優(yōu)化建議，這樣可以讓你的 AI 助手越來越得心應(yīng)手。

本文摘編于《DeepSeep超簡單入門：從小白到AI達人》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布，轉(zhuǎn)載請保留文章來源。