DeepSeek 本地部署入门：Ollama 安装与模型选择

这套教程讲什么

讲 DeepSeek 本地部署最短路径的入门教程，给出 Ollama 与 Cherry Studio 官网地址，并按显存给出模型选择建议：无独显用 1.5B，4G 或 8G 显存用 7B/8B，更高配置再自行尝试。作者以 8G 显存的 4060 为例说明可运行 32B 但较卡，另附图文版步骤，方便新手照着配置。

你会学到什么

• 按显存条件选择 1.5B 到 32B 的模型规格
• 装好 Ollama，用 Cherry Studio 连接
• 对照图文步骤完成下载、加载与首次对话

适合谁

想用最短步骤在自己电脑上跑起 DeepSeek 的零基础用户。

学习建议

先按显存挑对模型规格，参数量选太大容易卡顿甚至跑不起来。

常见问题

没有独立显卡能本地部署 DeepSeek 吗？

可以，用 CPU 运行 1.5B 等小参数模型即可，只是生成速度会明显慢于独显。

Ollama 和 Cherry Studio 分别做什么？

Ollama 负责在本地加载和运行模型，Cherry Studio 提供带界面的对话客户端，两者配合更易用。