近期，国产大模型 DeepSeek 凭借其强大的性能和广泛的应用场景，迅速成为 AI 领域的焦点。然而，随着用户数量的激增，DeepSeek 的在线服务时常面临访问压力，导致响应延迟甚至服务中断的情况。

幸运的是，DeepSeek 作为一款开源模型，为用户提供了本地部署的解决方案。通过将 DeepSeek 部署到本地终端，用户不仅可以摆脱网络依赖，还能随时随地享受流畅的 AI 体验。本地部署后，DeepSeek 无需联网即可直接运行，彻底解决了在线服务的延迟和宕机问题。而且安全更适合一些工作人员。就算部署好了，如何喂数据，搭建一个属于自己的知识库怎么做呢？

为什么选择本地部署 DeepSeek？

1. 稳定高效：无需担心网络波动或服务器压力，本地部署确保模型始终高效运行。

2. 隐私安全：数据完全存储在本地，避免敏感信息外泄，保障用户隐私。

3. 灵活便捷：支持离线使用，随时随地调用模型，满足多样化需求。

4. 开源自由：DeepSeek 的开源特性让用户可以根据需求自定义优化，打造专属 AI 工具。

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工作内容：

1. 显卡驱动：Nvidia 显卡驱动安装、CUDA 开发包安装

2. 模型工具：Ollama 安装

3. 模型下载：根据显卡或主机性能下载匹配的 DeepSeek 本地模型版本，32b及以上版本，每递增一个版本加100元。

4. 调试优化：多卡并行调试、性能优化。