最近，DeepSeek可以说是火遍大江南北，其强大的推理能力，无疑是我们工作生活的好帮手。但超高的热度也带来了甜蜜的烦恼，它的官网经常出现“服务器繁忙”的提示，原因是承载能力有限。
那怎么样把不卡顿，不繁忙的DeepSeek“种”在自己的电脑或者手机里呢？今天就给大家分享两种方法。
1、硅基流动API调用法
这种方法的优势：不挑配置，网页、手机端都能用，响应速度也比较快，能用满血版模型（671B的DeepSeek）
这种方式的不足：需要联网，极少数时候响应偏慢（也是因为用的人太多了），要付费（不多）。
硅基流动是一个AI云技术平台，你可以理解为，它在云端部署了诸如DeepSeek、Stable Diffusion这样的模型，开发者和个人用户可以通过调用它的api，来使用这些模型。
首先，打开硅基流动官网：
https://cloud.siliconflow.cn/i/vaWtvcpf
这是我的邀请链接（没收它家的钱），可以用它注册一个账号（我的邀请码：vaWtvcpf）
如果首次注册忘记输入邀请码了，第二次登录前再输出邀请码，也是可以享受2000万Tokens的！
注册完成之后，来到“模型广场官网”，点击左下角“小钥匙”这里：
再点击右上角“新建API密钥”，新建一个API密钥，名字随意。
注册好了之后，如果是网页端，可以使用ChatBox：
https://chatboxai.app/zh#download
直接进入网页端，点击左下角“设置”按钮：
模型选“DeepSeek-R1”，不要选Pro开头那个：
然后返回对话页面，就能开始用了：
app端也是一样的，下载并安装ChatBox APP，进入“设置”，按照下图输入密钥和API域名、路径。
api域名：https://api.siliconflow.cn/
api路径：/v1/chat/completions
如果你是桌面端使用的话，我个人推荐用Cherry Studio，下载地址：
https://www.cherry-ai.com/
下载安装之后，同样打开设置：
然后点击这里，选择带“硅基流动”的DeepSeek R1，就可以了。
怎么样，是不是超级简单！凭借着超简单的使用，硅基流动也是一炮而红，成为了现在使用DeepSeek的好伙伴。除了硅基流动之外，纳米搜索，腾讯元宝等多款AI工具，也都接入了满血的DeepSeek，大家可以都下载来试用一下，看看哪个好用。
2、Ollama本地部署法
这种方法的优势：真本地部署，无需联网，没有任何信息安全隐患
这种方式的不足：对配置要求非常高（主要是显卡显存），且只能部署“蒸馏版”（也就是残血版）模型。
这种方法很吃显存，看看七彩虹官方给出的参考吧：
哪怕是现在最强大的消费级显卡，RTX5090D，拥有32G显存，也只能部署32B的模型。我自己实测，12G显存的RTX4070Ti，部署32B明显吃力，14B流畅度OK，也基本上能满足需求。
*这个“B”通常代表“Billion”，即“十亿”。它用于表示模型参数的数量。B前面的数字越大，代表模型参数越多，模型的理论能力和表现潜力通常也越高，表现为给出的结果越精准，越专业，但同时也需要更多的计算资源和数据来训练和运行。
显存8G以下推荐部署1.5B的；显存8G推荐部署7B/8B的；显存12-16G可以考虑部署14B的；显存20G以上，可以部署32B的，再往上就不是我们一般用户考虑的事情了。
本地部署DeepSeek通过Ollama进行，先下载一个Ollama：
默认安装在C盘，最好不要更改安装盘符，否则要重新配置环境变量。
下载安装完成之后，按win+R，输入“cmd”进入命令提示行，如果出现下面的文字，说明已经安装成功了，可以进入下一步。
如果提示安装失败的话，可能需要配置一下环境变量：
点击系统设置-系统-系统信息，进入“高级系统设置”：
点击“环境变量”：
如果没有Ollama的环境变量，可以自己新增一个，变量名字随意，变量值定位到Ollama的安装目录即可：
新增完环境变量之后，如果还是有问题的话，重启下电脑，应该就可以了。
成功安装好Ollama之后，win+R，输出“cmd”，再输入“Ollama”命令，启动Ollama。这个时候我们再回到官网找模型，点击这个链接：
点开之后往下滑，来到“Models”这里：
找到自己想要的那个模型（根据自己的电脑显存选），然后复制这个链接，来到命令提示行，粘贴：
按下回车，会自动下载，下载完即可在命令提示行里直接对话了。
但总不可能每次都用命令提示行吧，有没有类似于官网的界面呢？当然有，就是我前面提到的Cherry Studio：
https://www.cherry-ai.com/
下载安装完成之后，打开软件，进入设置打开Ollama的开关，再进入“管理”界面：
Cherry Studio能直接识别到Ollama里安装的模型，点击“＋”号就可以了：
然后回到主界面对话框，把模型选择为Ollama的DeepSeek模型：
如果你同时部署了硅基流动和Ollama的话，可以在这里切换使用，一般我处理比较复杂的任务，就会用硅基流动那个671B的模型，而如果只是简单的任务，用本地的14B模型足矣，不用钱，而且无需联网，更稳定。
切换完之后，回到主界面开始对话，完成！
显存吃得很满，明显是本地在运行的：
其实14B已经很够用了，看看它生成的《战狼2》电影观后感吧：
好了，今天给大家分享了我自己部署DeepSeek的方案，大家可以参考一下。DeepSeek要想用好，核心就是Prompt（提示词），这个网站是官方的Prompt库，大家可以先看看：
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library/
最后，赠送大家一份长达104页，实用的DeepSeek使用指南，来自清华的，后台私信输入“deepseek”获取下载链接（这类材料网上免费的非常多，关于DeepSeek的教程也有一堆，没必要被那些卖课的割韭菜！）
AI毫无疑问是这个时代，人人都要会的实用工具，后续我也会在这里，给大家分享一些我的使用心得
我们下期见，拜拜！
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