deepseek和chatGpt最大的区别就在于，它是开源的模型，并且训练成本更低，这使得我们普通人也能够在自己的电脑部署大语言模型，训练自己的AI智能体。我们需要谨记的就是，AI是工具，是为了提高我们的效率，它能够给我们提供更精确，更具逻辑的回答，你再根据自身的需求进行修改和采用。

最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。

一、本地部署　vs　APP/网页端访问

最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。 这里做一下简单的说明，本地部署Deepseek r1大模型和使用App/网页访问的区别。

本地部署：使用个人电脑，部署大模型，需要一定技术背景

    优点：隐私保护性强，更安全，可以训练专属智能体。 缺点：性能差，跟官方的服务器差距很大，成本更高，对电脑显卡有要求。【相当于单机模式，本地运行】

App/网页使用：开箱即用，使用简单跟微信聊天一样，无需技术背景，性能更高，因为官方的服务器后面是成百上千张卡进行

本地部署和通过App访问DeepSeek大模型是两种完全不同的使用方式，在技术实现、资源要求和使用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别对比：

1、 技术架构差异

2、资源与技术门槛

3、 隐私与安全性

    本地部署 ▶️ 数据隐私性高：所有用户数据仅在本地处理，无第三方接触风险 ▶️ 合规优势：满足金融/医疗等敏感行业的监管要求 App访问 ▶️ 潜在数据风险：输入内容需通过服务商服务器（存在日志留存可能） ▶️ 依赖服务商信任：需接受隐私政策条款

4、 功能与灵活性

本地部署优势App访问限制▶️ 支持模型微调（定制行业专属模型）▶️ 功能固定（无法修改模型参数）▶️ 可集成到私有系统（OA/CRM等）▶️ 仅限官方提供的交互界面▶️ 支持量化/剪枝优化（降低资源消耗）▶️ 受限于服务商API调用频次/响应速度

5、成本对比

    本地部署 ▶️ 前期成本高：硬件采购/电费支出（如RTX 4090约¥1.5万+月均电费¥300） ▶️ 长期成本低：一次投入后可无限次使用 App访问 ▶️ 短期成本低：免费版/按需付费（如API调用按token计费） ▶️ 长期成本不可控：大规模使用时费用可能指数级增长

典型应用场景建议

    选择本地部署 ✔️ 处理敏感数据（法律文件/患者病历） ✔️ 需要7×24小时高频调用 ✔️ 企业私有化知识库构建 选择App访问 ✔️ 个人临时性需求（论文润色/日常问答） ✔️ 算力资源有限的开发者测试 ✔️ 快速验证模型基础能力

技术趋势补充

当前企业级部署常采用混合架构：核心敏感业务本地部署（如金融风控模型），非敏感需求通过API调用云端服务（如客服聊天），既保障安全又降低成本。对于个人开发者，使用Colab免费GPU+模型量化技术也能低成本实现准本地化部署。

二.如何本地部署DeepSeek大模型。

1、第一步：下载 Ollama服务工具

说明： Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，主要用于在本地机器上便捷地部署和运行大型语言模型。以下是其主要特点和功能：

    本地模型管理：支持从官方模型库或自定义模型库拉取预训练模型，并在本地保存和加载。 高效推理：通过 GPU/CPU 的加速，Ollama 提供高效的模型推理，适合本地化应用或需要控制数据隐私的场景。 多种接口访问：支持命令行（CLI）、HTTP 接口访问推理服务，并通过 OpenAI 客户端实现更广泛的集成。 环境变量配置：通过灵活的环境变量，用户可以自定义推理设备（GPU/CPU）、缓存路径、并发数、日志级别等。

一句话总结：Ollama是一个能让你用简单的命令在本地电脑上轻松运行DeepSeek,Llama,Mistral等大语言模型的"一键启动器"，像安装手机App一样方便地玩转AI大模型。

官方网站：https://ollama.com/

我这里选择的是windows版本，然后进行下载安装。安装的时候直接一键安装就行。

2、第二步：下载对应的大模型DeepSeek-r1

在Ollama网页上点击Models,跳转到大模型页面，选择DeepSeek-r1模型。这里根据你的电脑显存大小进行对应的模型选择。我这里以最小的1.5B模型进行示范。复制下载模型的命令。

windows查看笔记本显存：

3、第三步：Windows命令行安装deepseek-r1：1.5B模型

windows电脑打开命令行，mac则打开终端。

说明：windows如何打开命令行： Win+R,然后输入cmd.

选择好对应的模型后，在命令行执行以下命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b

4、第四步：下载完成后，开始提问。

先问一个数学问题，从1+2+3+…100等于多少？

再问一个语文问题，中国的四大名著是什么？

最后需要注意的是：AI大模型回答的准确性取决于训练数据的质量，模型的参数量级，注意力机制的优化等等。

所以像DeepSeek这样的大语言模型，它仍然是个在学习的"孩子"，会犯错，会出现AI幻觉，我们不能指望AI通用模型帮我们一步到位解决问题，它提供的答案还是需要我们人为去校对和修正的，但是它确实能够极大地提高我们的工作效率。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

保证100%免费

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

    大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

    为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

    为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

    硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

保证100%免费