【深度学习部署】deepseek本地部署全攻略：多平台安装与模型运行配置详解

内容概要：本文档详细介绍了deepseek的本地部署流程，涵盖Ollama软件包在Linux、macOS和Windows系统上的安装步骤。对于Linux，包括权限配置、服务启动与验证；macOS则有一键安装及通过Homebrew管理服务的方式；Windows需前置安装WSL2。文档还讲解了如何配置Ollama服务对外提供服务的方法，以及拉取并运行DeepSeek模型的具体操作，包括不同参数量模型的选择。针对不同硬件场景，如纯CPU运行和CPU+GPU混合运行，给出了相应的配置优化建议。最后，介绍了两种接入本地大模型进行AI问答应用的方式——部署MaxKB或安装ChatBox AI，以及常见的故障排查方法和性能优化建议，还简单提及了大模型LLM的学习方向。 适合人群：对深度学习模型部署感兴趣的开发者，尤其是有一定Linux命令行操作基础，希望在本地环境中运行和测试大型语言模型的技术人员。 使用场景及目标：①掌握在不同操作系统上部署Ollama和DeepSeek模型的方法；②了解并配置适合自身硬件条件的最佳运行模式；③实现将本地大模型集成到AI问答应用中，如通过MaxKB或ChatBox AI；④学会基本的故障排查和性能优化手段。 其他说明：文档不仅提供了详细的部署指导，还强调了实践操作的重要性，鼓励读者在实际环境中尝试不同的配置选项，以获得更好的理解和应用效果。同时，提醒读者关注大模型时代的技能更新，积极利用AI工具提升工作效率。