最近，DeepSeek可以說是火遍大江南北，其強大的推理能力，無疑是我們工作生活的好幫手。但超高的熱度也帶來了甜蜜的煩惱，它的官網經常出現“服務器繁忙”的提示，原因是承載能力有限。
那怎麼樣把不卡頓，不繁忙的DeepSeek“種”在自己的電腦或者手機裏呢？今天就給大家分享兩種方法。
1、硅基流動API調用法
這種方法的優勢：不挑配置，網頁、手機端都能用，響應速度也比較快，能用滿血版模型（671B的DeepSeek）
這種方式的不足：需要聯網，極少數時候響應偏慢（也是因爲用的人太多了），要付費（不多）。
硅基流動是一個AI雲技術平臺，你可以理解爲，它在雲端部署了諸如DeepSeek、Stable Diffusion這樣的模型，開發者和個人用戶可以通過調用它的api，來使用這些模型。
首先，打開硅基流動官網：
https://cloud.siliconflow.cn/i/vaWtvcpf
這是我的邀請鏈接（沒收它家的錢），可以用它註冊一個賬號（我的邀請碼：vaWtvcpf）
如果首次註冊忘記輸入邀請碼了，第二次登錄前再輸出邀請碼，也是可以享受2000萬Tokens的！
註冊完成之後，來到“模型廣場官網”，點擊左下角“小鑰匙”這裏：
再點擊右上角“新建API密鑰”，新建一個API密鑰，名字隨意。
註冊好了之後，如果是網頁端，可以使用ChatBox：
https://chatboxai.app/zh#download
直接進入網頁端，點擊左下角“設置”按鈕：
模型選“DeepSeek-R1”，不要選Pro開頭那個：
然後返回對話頁面，就能開始用了：
app端也是一樣的，下載並安裝ChatBox APP，進入“設置”，按照下圖輸入密鑰和API域名、路徑。
api域名：https://api.siliconflow.cn/
api路徑：/v1/chat/completions
如果你是桌面端使用的話，我個人推薦用Cherry Studio，下載地址：
https://www.cherry-ai.com/
下載安裝之後，同樣打開設置：
然後點擊這裏，選擇帶“硅基流動”的DeepSeek R1，就可以了。
怎麼樣，是不是超級簡單！憑藉着超簡單的使用，硅基流動也是一炮而紅，成爲了現在使用DeepSeek的好夥伴。除了硅基流動之外，納米搜索，騰訊元寶等多款AI工具，也都接入了滿血的DeepSeek，大家可以都下載來試用一下，看看哪個好用。
2、Ollama本地部署法
這種方法的優勢：真本地部署，無需聯網，沒有任何信息安全隱患
這種方式的不足：對配置要求非常高（主要是顯卡顯存），且只能部署“蒸餾版”（也就是殘血版）模型。
這種方法很喫顯存，看看七彩虹官方給出的參考吧：
哪怕是現在最強大的消費級顯卡，RTX5090D，擁有32G顯存，也只能部署32B的模型。我自己實測，12G顯存的RTX4070Ti，部署32B明顯喫力，14B流暢度OK，也基本上能滿足需求。
*這個“B”通常代表“Billion”，即“十億”。它用於表示模型參數的數量。B前面的數字越大，代表模型參數越多，模型的理論能力和表現潛力通常也越高，表現爲給出的結果越精準，越專業，但同時也需要更多的計算資源和數據來訓練和運行。
顯存8G以下推薦部署1.5B的；顯存8G推薦部署7B/8B的；顯存12-16G可以考慮部署14B的；顯存20G以上，可以部署32B的，再往上就不是我們一般用戶考慮的事情了。
本地部署DeepSeek通過Ollama進行，先下載一個Ollama：
默認安裝在C盤，最好不要更改安裝盤符，否則要重新配置環境變量。
下載安裝完成之後，按win+R，輸入“cmd”進入命令提示行，如果出現下面的文字，說明已經安裝成功了，可以進入下一步。
如果提示安裝失敗的話，可能需要配置一下環境變量：
點擊系統設置-系統-系統信息，進入“高級系統設置”：
點擊“環境變量”：
如果沒有Ollama的環境變量，可以自己新增一個，變量名字隨意，變量值定位到Ollama的安裝目錄即可：
新增完環境變量之後，如果還是有問題的話，重啓下電腦，應該就可以了。
成功安裝好Ollama之後，win+R，輸出“cmd”，再輸入“Ollama”命令，啓動Ollama。這個時候我們再回到官網找模型，點擊這個鏈接：
點開之後往下滑，來到“Models”這裏：
找到自己想要的那個模型（根據自己的電腦顯存選），然後複製這個鏈接，來到命令提示行，粘貼：
按下回車，會自動下載，下載完即可在命令提示行裏直接對話了。
但總不可能每次都用命令提示行吧，有沒有類似於官網的界面呢？當然有，就是我前面提到的Cherry Studio：
https://www.cherry-ai.com/
下載安裝完成之後，打開軟件，進入設置打開Ollama的開關，再進入“管理”界面：
Cherry Studio能直接識別到Ollama裏安裝的模型，點擊“＋”號就可以了：
然後回到主界面對話框，把模型選擇爲Ollama的DeepSeek模型：
如果你同時部署了硅基流動和Ollama的話，可以在這裏切換使用，一般我處理比較複雜的任務，就會用硅基流動那個671B的模型，而如果只是簡單的任務，用本地的14B模型足矣，不用錢，而且無需聯網，更穩定。
切換完之後，回到主界面開始對話，完成！
顯存喫得很滿，明顯是本地在運行的：
其實14B已經很夠用了，看看它生成的《戰狼2》電影觀後感吧：
好了，今天給大家分享了我自己部署DeepSeek的方案，大家可以參考一下。DeepSeek要想用好，核心就是Prompt（提示詞），這個網站是官方的Prompt庫，大家可以先看看：
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library/
最後，贈送大家一份長達104頁，實用的DeepSeek使用指南，來自清華的，後臺私信輸入“deepseek”獲取下載鏈接（這類材料網上免費的非常多，關於DeepSeek的教程也有一堆，沒必要被那些賣課的割韭菜！）
AI毫無疑問是這個時代，人人都要會的實用工具，後續我也會在這裏，給大家分享一些我的使用心得
我們下期見，拜拜！
更多遊戲資訊請關註：電玩幫遊戲資訊專區
電玩幫圖文攻略 www.vgover.com
