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不会还有人没用过 DeepSeek 吧 ？这热度简直炸上天。 之前一直用 Cursor、豆包，现在 AI 雇员又要多一个 DeepSeek 了。

不过 DeepSeek 的服务状态经常无响应，有必要在本地部署一个，之前也尝试在本地部署过 Meta 的开源大模型 Llama3 ，这次部署也是轻车熟路了。

参考文章：Meta Llama3 大模型在 Mac 上的部署和运行

DeepSeek 目前有 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 多种参数类型可供选择。

要是机器性能扛不住，就选个 1.5b 吧，像我 64G 的 Mac Studio ，选个 32b 的也还可以。

首先启动 Ollama ，然后在命令行运行如下命令:

<!-- 按需替换 32b 参数 -->
ollama run deepseek-r1:32b

整个模型下载下来大概要占 20G 左右空间，然后就可以在命令行中进行对话了。

可视化操作

除了命令行中对话，还有不少开源工具提供了可视化操作，举两个用过的例子：

1. open-webui

2. page-assist

我正在使用 page-assist ，可以作为 Chrome 浏览器的插件来直接启动，简单快捷。

运行效果也是非常不错的，选择好对应的模型，就可以直接在网页中对话了。

32b 内存压力测试

提示词是 “写一段代码输出 a+b 的和” ，运行前内存是 23G 左右，运行后直接飙到 42G 左右，内存增量差不多干了 20G ，这要是机器性能不够还真跑不起来大模型。

如果你的机子只有32G 或者更低，我建议是跑 14b 或者更低的吧，当然更好的选择 还是直接用在线服务，不用占用本地的机器资源了 。

原创文章，转载请注明来源:    DeepSeek 大模型在 Mac 上的部署和运行