在数字化转型的进程中，企业不仅需要高效、智能的工具来提升运营效率，还需确保数据安全与满足隐私保护要求。DeepSeek 私有化部署正是为解决这一需
求而生的，它通过将 DeepSeek 智能助手从公共云端迁移至企业内部服务器，为企业提供了一种安全、可控且高度定制化的解决方案。这种部署方 式不仅能够满足企业对敏感数据的保护需求，还能根据具体业务场景进行灵活 调整，从而为企业数字化转型提供强有力的支持。
私有化部署 DeepSeek 就像是在企业内部搭建一个智能工作站，需要合理 地规划和专业地实施。想象一下，这就像要在公司内部设立一个全新的智能部 门，我们需要先选择合适的“人才”（模型），然后为其准备“办公环境”（硬件 设施），接着帮助他们“入职”（部署），最后开始正式“工作”（运行）。让我们 通过以下 3 个关键步骤，详细了解如何完成这个过程。
1.模型版本及硬件选型
首先，我们要进行模型选型。就像招聘员工要根据岗位需求选择合适的人选一样，选择合适的模型版本是成功部署的第一步。
企业可以根据自身需求、硬件条件和应用场景，选择最适合的模型版本。 建议从较小的模型开始尝试，随着需求的增长逐步升级到更高性能的版本。
为模型打造合适的运行环境，就像为新员工准备一个称心如意的工作空间 一样重要。
不同能力等级的模型，需要与之匹配的硬件支持。就像初级助理可能只需 要一台普通办公电脑，而资深专家则需要配备更专业的设备一样。我们需要根 据不同模型的特点，精心规划和准备相应的硬件环境，确保它们能够充分发挥自身潜力。
这不仅是对模型性能的负责，更是对企业资源的合理利用。通过为每个模 型版本提供最适合的硬件配置，我们能够在保证模型稳定运行的同时，实现资 源利用的最优化。
表 9-1 所示是 DeepSeek 各个版本所需的硬件配置参考，实际使用中可根据参考进行相应的调整。
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就像不同级别的员工需要不同规格的办公设备一样，选择合适的硬件配置不仅能确保模型的流畅运行，还能帮助企业实现资源的最优配置。建议在部署 前详细评估企业现有的硬件条件，选择最适合的模型版本。
2.模型部署
当硬件准备好之后，我们可以采用 Ollama 把需要的模型从云端部署到本地。
Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型 而设计。允许用户在本地计算机上轻松下载、运行和管理大型语言模型，就像 在电脑上安装一个软件一样简单。它提供了一个简单的方式来加载和使用各种 部署好的大型语言模型，支持文本生成、翻译、代码编写、问答等多种自然语 言处理任务。
Ollama 的目标是简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非 专业用户也能轻松上手。它支持 macOS（特别是针对 Apple Silicon 进行了优 化）、Linux 、Windows（预览版）以及 Docker 容器化部署，用户可以根据自己的硬件环境和使用需求选择合适的平台进行模型的运行。
Ollama 将复杂的模型下载、安装、运行过程标准化，使用起来像运行一个 命令行工具，非常简单。用户只需通过简单的一个命令，就可以自动下载或运行所需的模型。
我们可以到 Ollama 官网（https://ollama.com/ ）去下载 Ollama 客户端，如图1 所示。
图1 Ollama 官网
根据系统环境的类型，选择对应的版本进行下载，如图2 所示。
图2 选择对应的版本
以 Windows 环境为例，我们下载 Ollama 的 Windows 安装包 OllamaSetup. exe 之后，只需要双击它就可以自动安装 Ollama，如图3 所示。
图3 安装 Ollama
安装完成后，我们在 Windows 应用程序中就能找到 Ollama 并运行它，需要注意的是，Ollama 运行之后，并不会出现一个窗口界面，而是在我们 Windows 右下角的任务栏中会出现一个 Ollama 的图标。
如何验证 Ollama 已经在我们的 Windows 中成功地运行起来了呢？我们 可以打开浏览器，输入“ localhost:11434”，如果出现一行文字“ Ollama is running ”，就证明 Ollama 已经成功地运行起来了。后续操作不做展开说明，详细步骤可阅读《DeepSeep超简单入门：从小白到AI达人》。
3.运行模型
模型成功下载完成之后，就进入部署的最后一步，也是最激动人心的一 步—在本地计算机运行我们下载好的模型。模型的私有化运行，全部依靠本地计算机的计算能力，不再依靠任何网络环境。这意味着哪怕你断开了本地计 算机的网络连接，仍然可以在本机运行大模型。这就是模型私有化运行带来的 充分的安全性和隐私性的优势。
有了 Ollama 的模型管理能力的加持，运行模型只需要一行命令“ ollama run deepseek-r1:8b”就能轻松完成，同理，这里的 deepseek-r1:8b 是我们刚才下载到本地计算机的模型名称。
经过以上3 个步骤，就可以轻松完成 DeepSeek 模型的本地私有化部署以 及本地化运行。当然，这就像新员工需要一段时间适应工作环境一样，建议在 DeepSeek 私有化部署完成的初期，多进行测试和优化，确保 DeepSeek 模型在 实际应用中发挥最佳性能。同时，保持与 DeepSeek 技术社区的互动，及时获取最新的部署经验和优化建议，这样可以让你的 AI 助手越来越得心应手。
本文摘编于《DeepSeep超简单入门：从小白到AI达人》，经出版方授权发布，转载请保留文章来源。
