在數字化轉型的進程中，企業不僅需要高效、智能的工具來提升運營效率，還需確保數據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內部服務器，為企業提供了一種安全、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對敏感數據的保護需求，還能根據具體業務場景進行靈活 調整，從而為企業數字化轉型提供強有力的支持。

私有化部署 DeepSeek 就像是在企業內部搭建一個智能工作站，需要合理 地規劃和專業地實施。想象一下，這就像要在公司內部設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“辦公環境”（硬件 設施），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。

企業可以根據自身需求、硬件條件和應用場景，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的設備一樣。我們需要根 據不同模型的特點，精心規劃和準備相應的硬件環境，確保它們能夠充分發揮自身潛力。

這不僅是對模型性能的負責，更是對企業資源的合理利用。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定運行的同時，實現資 源利用的最優化。

表 9-1 所示是 DeepSeek 各個版本所需的硬件配置參考，實際使用中可根據參考進行相應的調整。

圖片

就像不同級別的員工需要不同規格的辦公設備一樣，選擇合適的硬件配置不僅能確保模型的流暢運行，還能幫助企業實現資源的最優配置。建議在部署 前詳細評估企業現有的硬件條件，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。

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 專業用戶也能輕松上手。它支持 macOS（特別是針對 Apple Silicon 進行了優 化）、Linux 、Windows（預覽版）以及 Docker 容器化部署，用戶可以根據自己的硬件環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（https://ollama.com/ ）去下載 Ollama 客戶端，如圖1 所示。

圖1 Ollama 官網

根據系統環境的類型，選擇對應的版本進行下載，如圖2 所示。

圖2 選擇對應的版本

以 Windows 環境為例，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，并不會出現一個窗口界面，而是在我們 Windows 右下角的任務欄中會出現一個 Ollama 的圖標。

如何驗證 Ollama 已經在我們的 Windows 中成功地運行起來了呢？我們 可以打開瀏覽器，輸入“ localhost:11434”，如果出現一行文字“ Ollama is running ”，就證明 Ollama 已經成功地運行起來了。后續操作不做展開說明，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，不再依靠任何網絡環境。這意味著哪怕你斷開了本地計算機的網絡連接，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工作環境一樣，建議在 DeepSeek 私有化部署完成的初期，多進行測試和優化，確保 DeepSeek 模型在實際應用中發揮最佳性能。同時，保持與 DeepSeek 技術社區的互動，及時獲取最新的部署經驗和優化建議，這樣可以讓你的 AI 助手越來越得心應手。

本文摘編于《DeepSeep超簡單入門：從小白到AI達人》，經出版方授權發布，轉載請保留文章來源。