技术小白必看：
担心数据隐私外泄、怕数据上传云端？那么 Ollama 将是你的救星！你无需担心云端存储问题，Ollama 让你在本地笔记本上就能快速部署和运行 DeepSeek 模型。

解决方案：
Ollama 完全支持本地部署，支持 Mac/Win/Linux 系统，即使是没有显卡的普通CPU环境，也能流畅运行，不会造成任何性能瓶颈。这样，无论你是 律师 还是 研究员，都能在本地快速分析数据，确保隐私安全，同时提高工作效率。
适用人群：

• 律师：可以本地处理案件资料，确保客户隐私不被泄露。
• 研究员：可以离线处理实验数据，避免将敏感数据上传至云端，确保数据的保密性。

实际案例： 一家大型律师事务所通过 DeepSeek + Ollama，将所有案件卷宗本地化存储和处理，确保客户的隐私安全。律师们无需联网即可在本地进行深入分析，提升了工作效率，也降低了数据泄露的风险。

一、下载安装Ollama

1. DeepSeek 不同版本模型硬件要求

以下是 DeepSeek 不同版本模型的硬件要求，小伙伴们可以结合自己电脑配置选择版本

模型版本	参数量	显存需求	推荐 GPU（单卡）	多卡支持	量化支持	适用场景
DeepSeek-R1-1.5B	15亿	3GB	GTX 1650（4GB显存）	无需	支持	低资源设备部署（树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成、嵌入式系统
DeepSeek-R1-7B	70亿	14GB	RTX 3070/4060（8GB显存）	可选	支持	中等复杂度任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统
DeepSeek-R1-8B	80亿	16GB	RTX 4070（12GB显存）	可选	支持	需更高精度的轻量级任务（代码生成、逻辑推理）
DeepSeek-R1-14B	140亿	32GB	RTX 4090/A5000（16GB显存）	推荐	支持	企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成
DeepSeek-R1-32B	320亿	64GB	A100 40GB（24GB显存）	推荐	支持	推荐 支持 高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理
DeepSeek-R1-70B	700亿	140GB	2x A100 80GB/4x RTX 4090（多卡并行）	必需	支持	科研机构/大型企业（金融预测、大规模数据分析）、高复杂度生成任务
DeepSeek-671B	6710亿	512GB+ 单卡显存需求极高，通常需要多节点分布式训练）	8x A100/H100（服务器集群）	必需	支持	国家级/超大规模 AI 研究（气候建模、基因组分析）、通用人工智能（AGI）探索

2. 下载Ollama

访问官网：https://ollama.com/download下载

3. 配置环境变量

不配置环境变量，下载的模型默认安装到C盘，跳过此步骤不影响效果展现。
根据自己实际磁盘情况配置即可

OLLAMA_HOST=E:\deepseek\Ollama

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434：让虚拟机里的程序能访问本机上运行的 Ollama 模型

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434

注意配置之后保险起见一定要重启电脑

4. 安装Ollama

5. 检验Ollama是否安装成功

命令行输入 ollama -v 命令，出现如下版本号说明安装成功

ollama -v 

二、通过 Ollama 拉取 DeepSeek 模型

这里我选择是的1.5b，整个模型大小1.1 GB。

• 1.5B：适用于轻量级任务，如边缘设备（如智能手表、物联网设备）上的简单交互、小型智能问答系统等。目前开源的最小版本。
• 671B：主要用于大规模云端推理，适合科研分析、数据挖掘等需要处理海量数据的复杂任务。目前开源的最强版本
  更多版本可以在这里查看：https://ollama.com/library/deepseek-r1
  

2.1. 下载deepseek-r1模型

命令行输入：ollama run deepseek-r1:1.5b 拉取DeepSeek模型

ollama run deepseek-r1:1.5b

整个拉取过程还是比较丝滑的，5到6分钟后看到【success】字样，代表成功安装DeepSeek R1，然后就可以与DeepSeek对话了

2.2. 与DeepSeek对话

通过上面步骤之后，我们就可以愉快的与Deep Seek对话了，如输入：你是谁？

你是谁？

到此，本地部署DeepSeek + Ollama搞定了。