隨著DeepSeek的興起，AI大模型的本地部署正逐漸成為技術愛好者的新寵。相較于云端版本，本地部署不僅無需網絡連接，避免了“服務器繁忙”等煩惱，還能確保數據存儲在本地，有效保護隱私安全。

DeepSeek的一大亮點在于顯著降低了部署成本，使得即便是消費級電腦也能輕松駕馭，變身個人專屬的超級AI助理。然而，盡管成本有所降低，本地部署仍依賴于個人電腦硬件性能。值得慶幸的是，DeepSeek的開源特性激發了開發者的創造力，他們訓練出了各式各樣的蒸餾模型，這些模型專為不同配置的電腦設計，讓入門級硬件也能體驗本地部署AI大模型的樂趣。當然，這些低配版模型在運算精度上可能無法與高配版相提并論，但“一分錢一分貨”的道理在此得到了充分體現。

DeepSeek提供了包括671B完整版在內的多個模型版本，以及70B、14B、8B、7B、1.5B等多個原始蒸餾模型。這些原始蒸餾模型還被進一步訓練成了各種量化版本，以滿足不同用戶群體的需求。其中，1.5B是原始模型中最小的版本，僅需配備4G顯存和8GB內存的顯卡游戲本即可運行。而對于一般消費級電腦而言，使用單張顯卡的極限大約在32B或70B的蒸餾模型，這需要至少20GB以上的顯卡顯存和64GB以上的內存容量。

接下來，我們將為大家展示一次DeepSeek本地部署的實踐過程。為此，我們準備了一套高性能電腦平臺，配置如下：

平臺的核心是AMD銳龍9 9950X3D處理器，這款處理器在游戲和生產力方面均表現出色，堪稱業界翹楚。為了充分發揮其性能，我們選擇了技嘉X870 A ELITE WE7 ICE主板，這款主板采用純白設計，擁有16+2+2相供電模組和全覆蓋式散熱裝甲，確保了處理器的穩定運行。主板還提供了豐富的拓展接口，包括PCIe 5.0顯卡插槽、M.2插槽以及12個USB接口（含兩個USB 4接口），并享有4年質保和1年換新服務。

顯卡方面，我們選擇了AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G，這款顯卡搭載了GB202核心，采用TSMC 4nm定制工藝，擁有21760個CUDA核心，Boost頻率高達2655MHz。其32GB GDDR7顯存和512bit位寬提供了驚人的顯存帶寬，達到了1792 GB/s。顯卡還配備了光柵單元和紋理單元，分別為176和680。

顯示器則選用了技嘉FO32U2P OLED，這是一款4K分辨率的頂級桌面顯示器，采用QD-OLED面板，刷新率高達240Hz，響應時間僅為0.03ms。它還通過了ClearMR 13000認證和HDR400認證，為用戶帶來了更加逼真的視覺體驗。

在部署DeepSeek之前，我們需要選擇一個合適的容器或啟動器。對于熟悉Stable Diffusion的用戶來說，這一過程并不陌生。目前市面上有多個支持DeepSeek的容器可供選擇，我們這次選擇了用戶友好的LM Studio。LM Studio界面簡潔明了，邏輯清晰，支持簡體中文設置（盡管中文界面僅限于基礎功能和設置）。

進入LM Studio主界面后，用戶可以看到與網頁端相似的界面布局。頂部是加載模型的位置，我們下載了一個32B版本的模型進行加載，隨后即可開始對話。加載模型時，用戶還可以設置一些細節參數，如字數、CPU步進等。底部的種子選項對于熟悉Stable Diffusion的用戶來說并不陌生，它有助于生成與他人相近的結果。

在LM Studio的模型庫中，用戶可以找到多種經過蒸餾的DeepSeek R1模型版本，包括27B、12B、4B等。這些模型根據需求下載即可，但請注意，模型越高級，所需的存儲空間也就越大。例如，我們使用的32B版本就需要超過18GB的存儲空間。

如果用戶已經下載了獨立的模型文件，也可以將其導入LM Studio中使用。只需在左側的文件管理器中找到模型目錄，將模型文件復制進去即可。隨后，在加載模型的頂部欄中即可選擇并使用該模型。

我們使用32B模型進行了對話測試，發現響應速度極快，整個對話內容生成僅需幾秒鐘。這得益于我們搭建的高性能平臺，在運行該模型時，顯卡顯存使用了約21.5GB，內存利用了約9GB。對于這類大語言模型而言，顯存和內存的容量至關重要。而我們選擇的技嘉平臺，憑借AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G的32GB大顯存和64GB內存容量，輕松應對了本地32B模型的快速響應需求。

不過，用戶也需要注意，如果選擇的模型過于高級，超出了電腦顯存和內存的容量限制，可能會導致生成速度極慢，甚至無法生成有效內容。因此，在選擇模型時，應根據自己的硬件配置進行合理選擇。