近期，免费开源的DeepSeek模型引发了一股本地部署热潮，这一现象甚至催生出倒卖模型资源的市场。在淘宝和拼多多等平台，本可免费获取的DeepSeek安装包、提示词包与教程等资源被明码标价出售，就连清华大学发布的《DeepSeek从入门到精通》也未能幸免。
DeepSeek-R1虽不是最强大的推理模型，但热度极高。使用官网或其他托管商服务时，常面临服务器繁忙等问题，而本地部署能有效解决这些困境。本地部署即在本地设备安装AI模型，不依赖云端APi或在线服务，常见方式包括轻量级本地推理、服务器/工作站部署、私有云/内网服务器部署以及边缘设备部署等。
本地部署具有诸多好处。在数据隐私与安全性方面，无需上传关键数据到云端，可防止数据泄露，符合数据合规要求；低延迟与高实时性能方面，计算在本地进行，推理速度取决于设备性能，适合实时性关键应用；更低的长期成本方面，无需API订阅费用，还可通过部署轻量化模型控制硬件成本；可以离线使用，适用于多种场景，保证关键业务不中断；可定制与可控性强，能微调、优化模型，不受第三方政策变更影响。
然而，本地部署也存在缺点。硬件成本高，个人设备运行高参数量模型困难；难以处理大规模任务，需服务器规模硬件；有一定部署门槛，本地微调难度更大；需要一定维护成本，要解决模型和工具升级带来的环境配置问题。
本地部署DeepSeek-R1有多种方法，这里介绍两种。一是基于OLLaMA部署，Ollama是常用的本地部署框架，轻量且扩展性好。先下载安装Ollama，再根据硬件配置选择DeepSeek-R1版本，通过命令运行模型，下载完成后可配置OpenWebUI或Chatbox等前端工具进行使用。
二是使用LM StUdio零代码部署，先从官网下载程序，安装后在My Models选项设置模型文件夹，然后从HuggingFace下载.gguf格式的模型文件放入该文件夹，即可在LM Studio中加载模型使用。
以上只是基础层面的本地部署教程，若想将DeepSeek-R1更好地整合进本地工作流程，还需进一步配置。随着硬件和相关技术发展，未来本地部署大模型的门槛有望进一步降低。
