摘要：大模型技术持续升温，DeepSeek凭借出色的自然语言处理能力引发学界关注。小达老师为助力小白掌握前沿AI工具，本期聚焦本地化部署全攻略。
大模型技术持续升温，DeepSeek凭借出色的自然语言处理能力引发学界关注。小达老师为助力小白掌握前沿AI工具，本期聚焦本地化部署全攻略。
1. 云端轻体验
入口：官网/APP直接访问优势：零技术门槛，适合对话问答等基础需求限制：响应速度受网络影响，敏感数据处理需谨慎2. 私有化部署
适用场景：• 科研团队（基因数据/医疗记录等敏感信息处理）
• 算法竞赛（定制化模型优化）
• 学术研究（模型架构二次开发）优势：数据闭环管理，支持深度定制
3. API生态接入
开发模式：官方接口调用/第三方集成平台典型应用：• 教学辅助系统（自动生成试题库）
• 论文分析工具（文献摘要生成）
• 学校智能助手（课表查询/事务办理）
3种模式全方位解析
【模式对比表】（建议用手机横屏查看）
三、选择合适的方式
要是你想快速体验一下，或者想用基础的文本生成和问答功能，那就适合选择官方在线。
需要本地部署的呢，像高校科研人员，他们得处理敏感数据，得保证隐私安全，还得定制模型来满足特定的科研需求，那些对模型性能要求高的爱好者或者专业人士也是，他们想尝试用前沿知识处理复杂任务，比如说大规模数据分析、深度学习模型训练。
还有购买 API 或者第三方平台服务的，有部分高校教师，是为了教学辅助，节省备课时间。
学生呢，是为了解答问题、获取知识，提高学习效率。
小型创业者呢，因为没有服务器和技术团队，所以要开发测试、弄轻量级应用、快速集成，这样能降低成本。
四、硬件配置避坑指南
【显卡选择黄金法则】
RTX 3060（12G显存）→ 可流畅运行7B模型
RTX 3090/4090 → 轻松驾驭14B参数版本
（实测：3090运行7B模型时，代码生成速度可达35字/秒）
【内存搭配秘籍】
基础版：DDR4 3200MHz 16G2双通道
进阶版：DDR5 6000MHz 32G2套装
（内存时序建议CL36以下）
五、5分钟极速安装流程（Windows通用）
Step1 环境准备
• 安装CUDA 12.1+VS2022运行时库（N卡用户必备）
Step2 模型选择
新手推荐：deepseek-r1-7b-chat（中英文双语专家）
科研专用：deepseek-math-7b（数学公式解析神器）
Step3 一键部署
复制代码 → 粘贴到CMD→ 见证奇迹时刻！
（完整代码示例：ollama run deepseek-r1）
其他本地部署的方法，您可以参考如下教程或者其他热门教程进行学习。
https://deepseek.csdn.net/
https://www.zhihu.com/question/10714731917/answer/91100582445
本地部署完成后进行微调，依据技术难度，可行性较高的两种微调方法分别是：
适配器微调：在模型中插入适配器模块，仅对适配器模块的参数进行微调。
参数高效微调：引入少量的可训练参数来对模型进行微调，例如 LoRA 和 P-Tuning。
其他方法：难度较高且可行性差，您可以根据自身能力自行查阅学习，包括全参数微调、分布式训练微调、量化微调、推理优化微调等等。
微调建议——分阶段推进：
第一阶段：部署 7B 模型+LoRA 微调，迅速验证效果。
第二阶段：扩展至更大模型的微调。
六、常见问题急救包
Q：安装时提示"CUDA out of memory"？
A：尝试添加--num-gpu 1参数限制显存占用
Q：响应速度突然变慢？
A：检查后台是否开启Chrome，建议关闭硬件加速
Q：如何提升对话质量？
A：在提问前添加[System: 你是一位资深科研助理]
七、高阶玩家升级路线
【微调实验室】
• 文献分析特化版：LoRA微调教程（附数据集）
• 代码生成加强版：P-Tuning实战案例
• 学科定制方案：医学/法学/工程学特调指南
来源：RB小达自媒体