解决DeepSeek繁忙办法一：本地部署（完整篇）
最近总有粉丝问我如何解决DeepSeek服务器繁忙的问题，除了半夜爬起来用，有没有别的办法，给大家提供三个解决办法，各位可以根据自身情况选择适合自己的方案，本文将会介绍如何实现 DeepSeek的本地部署。
本地部署可以解决：网络繁忙问题、数据安全问题等。但是由于不联网会存在部分内容不是最新的，另外本地部署的 UI界面如果没有单独设置，会存在比较“丑”的问题。
一、本地部署的环境要求
在开始DeepSeek的部署之前，了解其系统环境要求、选择合适的部署方式以及掌握安装与配置的步骤是至关重要的。
1、硬件配置
（1）基础场景（7B-13B参数模型）：
- GPU：NVIDIA A10/A100（单卡，显存≥24GB
- CPU：Intel Xeon Silver 4310（8核以上）
- 内存：≥64GB DDR4
- 存储：≥500GB SSD（建议NVMe协议加速加载）
（2）中等规模（13B-70B参数模型）：
- GPU：2-4块NVIDIA A100 80GB（需NVLINK互联）
- 内存：≥128GB DDR4 ECC
（3）个人测试/轻量级：
- 最低要求：NVIDIA显卡（显存≥8GB，如RTX 3060）、16GB内存、SSD硬盘。
2、软件环境
（1）操作系统：推荐Ubuntu 20.04/22.04 LTS（Linux兼容性最佳），Windows/macOS需额外配置。
（2）工具依赖：
- Ollama（开源本地大模型运行工具）
- Python 3.x及必要库（如numpy、pandas）
- Docker（可选，用于容器化部署）。
（3）网络要求
本地部署需保证千兆以太网；云端部署需稳定公网带宽（推荐≥100Mbps）。
| 型参数规模 |
典型用途 |