快速本地部署&云端满血版DeepSeek R1教程

大家好，近来deepseek的爆火已经越来越多人开始尝试使用这一大利器，但是官方的使用却不尽人意，总是出现异常等问题，让充满期待的体验前沿大模型的你我很是沮丧，今天就教大家如何自己部署DeepSeek调用满血版。有两种方式：
1.部署本地DeepSeek，
2.云端部署满血版DeepSeek，接下来，一起来看下教程吧。

自己在本地部署DeepSeek

以下是部署DeepSeek满血版的详细步骤（基于2025年2月最新信息）：

1. 环境准备

   • 操作系统：推荐Ubuntu 20.04 LTS
   • 硬件要求：16GB内存/4核CPU/50GB硬盘
   • 网络优化：建议使用迅游加速工具优化下载速度

2. 基础部署方案

   # 安装Docker和依赖
   sudo apt-get install -y docker.io docker-compose python3-pip git
   sudo systemctl start docker

   # 克隆项目
   git clone 
   cd deepseek

   # 配置环境变量
   echo "API_KEY=your_api_key" > .env
   docker-compose up -d

1. 快速部署方案（推荐新手）（考虑到大部分电脑配置不高，这里选择最小模型，当然如果你有H100高端显卡，请直接部署最大高性能模型模型）
   • 下载Ollama客户端（支持Windows/Mac/Linux）
   • 执行命令：

   ollama run deepseek-chat:8b  # 8B参数模型约需5GB存储

1. 企业级调用（满血功能）
   • 访问DeepSeek官网获取API密钥
   • 通过Cherry Studio调用：

   import deepseek
   client = deepseek.Client(api_key="your_key")
   response = client.chat(prompt="你的问题", search_web=True)  # 启用实时搜索

注意事项：

• 模型下载时建议保持网络稳定，8B模型约需5GB空间（8B模型日常勉强够用）
• 若遇网络问题，可通过迅游加速器优化下载通道
• 企业级API支持实时网络搜索和扩展知识库

建议开发者优先采用Docker部署方案，普通用户可使用Ollama快速体验。若需最新网络功能，推荐通过官方API调用企业版。

上面对于新手来说有些麻烦的，而且由于大部分人的电脑配置都很低，即使配置成功 ，其模型的能力也差强人意！下面来看下云端部署教程。

阿里云部署DeepSeek

先来看一下部署后的效果：

基于百炼调用 DeepSeek-R1 满血版 API，享100万免费token。（够用一段时间了）

本方案以 DeepSeek-R1 满血版为例进行演示，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用，可以根据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口，无需自行搭建模型服务基础设施，且具备负载均衡和自动扩缩容机制，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视化界面客户端，进一步简化了调用流程，无需在命令行中操作，通过图形化界面即可轻松配置和使用 DeepSeek 模型。

部署时长：5 分钟

预估费用：0 元（享有 100万 免费 token ，百炼新用户从开通起算 180 天内有效，百炼老用户从 1 月 27 日 0 点起算 180 天内有效。实际使用中可能会因超出免费额度而产生费用，请以控制台显示的实际报价以及最终账单为准。）

开始部署

打开链接，登录后点击免费体验后可以看到以下位置，然后再点击免费体验。

选择快速入口的第一项：大模型服务平台百炼

同意协议后，即可领取免费额度：

右下角点击确认开通：

右上角点击选择模型（deepseek r1）：

好了，部署完成，可以体验满血版的Deepseek啦！

小编在部署后在测试了下，整体反应还是挺快的，大家可以尝试下。不过截止到发文时间，小编看到百度和微信也准备接入deepseek了，（虽然微信还在灰度测试中，AI入口在搜索页面，但是也算是一大进步了，期待以后能够推出AI bot 机器人，这样我们就可以想聊天一样和AI进行沟通了！）以后我们能够更加方便的使用AI了.