免费的为啥不用？10分钟傻瓜教程：本地部署 DeepSeek+联网搜索

字越少，货越多。

我参考了多个本地化部署方案，结合我自己的体验，分享我认为目前最简单的实操方案。

非常简单，只需照做，几乎有手就行。

过程非常简单，只需照做，10分钟搞定，有手就行。

已经把身边所有高配、低配的电脑部署了本地DeepSeek-R1大模型。

为什么我们要本地化部署AI大模型？

直接用DeepSeek APP、腾讯元宝、字节豆包不行吗？

不久前企鹅厂的腾讯元宝的用户协议涉及“霸王条款”。你用腾讯元宝生成的内容，知识产权永久归属腾讯。

虽然该条款在网络被踢爆后，大厂立刻修改了协议，但大厂依然保留了对生成内容的使用权。

想要避开大厂基操，在开源大背景下，本地化部署是最根本的解决方案。

• 你受够了官方APP服务器经常无响应？

• 想要保护个人隐私，不想自己的数据被大公司拿去分析？

• 不想生成的内容所有权还有其它组织的一份？

• 希望生成的内容不被过滤？

• 不希望其他机构知道你的XP和恋爱情况？还有正致光谱？

• 受不了AI吐词吐到一半，突然全部清空？

• 不想让大厂知道你有好几个AI女仆？

就算以上一个都没中。

反正本地部署是免费的，就当装了个软件，利用一下闲置的PC硬件资源有何不可？

什么？占用硬盘？

Steam里下载的游戏也不见你经常打开啊。

前几年我印象很深的一篇文章标题叫：

我建议砖家找点正事做，没事少建议。

我自己部署的AI，脱没脱缰我自己说了算，脱不脱缰的我也不在乎。

况且有没有可能，这缰就是我亲自脱的？有缰绳的还不屑用呢。

第一步：确定自己的配置适合装哪款大模型

这里以DeepSeek-R1为例，目前有1.5b / 7b / 8b / 14b / 32b / 70b / 671b几种，对应不同的算力。

顶配家用电脑（RTX4090 24GB显存+32GB内存）可以尝试70b（亲测吐字不快）。

中高端配置可以安装32b（RTX5080 16GB显存+32GB内存亲测丝滑）。

更低一些配置可以测试8b和14b。

如果配置不符合要求，硬上高版本，会出现半天吐不出一个字的情况，内存占满体验奇差，还不如降低版本。

等吐词的过程就像这哥们儿欲和C罗合影，发现手机卡住了，急得冒火。

DeepSeek-R1主要吃显卡显存大小，显存不够会借内存容量。

现在很多二手显卡被回收走，魔改成大显存版本来跑。

譬如回收RTX4090改成48GB显存版本来直接跑70b模型，导致这卡的回收价格来到了19000元一张，还不挑品牌，没坏就行。

还有回收RTX2080Ti 11GB显卡，改成22GB显存。配合超微7048GR/7049GP这类服务器，加上如双路E5-2680和大内存4张魔改卡一起插，可以直接跑70b。

第二步：下载Ollma框架

2.1 进入Ollama官网

题外话：Ollama框架下可以安装多种大模型，DeepSeek-R1只是他支持的其中一种

2.2 下载Ollma框架

下载客户端，Windows操作系统下，仅支持Windows10及以后的版本

▼ 目前Ollama框架的文件大小为0.98GB，如果你打不开GitHub，我也提供了下载了地址，打开迅雷的新建任务，粘贴进去即可。

点此即可

第三步：安装Ollma 框架

3.1 打开安装包进行安装

版本越高，容量越大，注意硬盘剩余空间

3.2安装好后，按下键盘的Win键+R，跳出运行界面

在界面中输入CMD，按回车键

3.3 看到这个界面，输入ollma，按回车键

▼ 出现以下界面

第四步：安装DeepSeek-R1

4.1 回到ollma官网

通过ollma官网搜索，或者在“Models”下找到DeepSeek-R1

4.2选择适合自己的版本

我是RTX5080+32GB，可以丝滑跑32b。

版本越高，对主机性能的要求就越高，文件体积也越大。

4.3 获得下载地址

在官网选择适合的版本后，点击右侧的复制

这里以32b为例

4.4 下载DeepSeek-R1

将复制的内容粘贴到CMD运行里，（或直接输入ollama run deepseek-r1:32b），按回车

随即开始下载32b，整个文件大小为19GB

▼ 安装成功会提示Success。

如果你的显存+内存不足，Success的下一排会告诉你还缺少多少显存/内存容量。

第五步：安装火狐浏览器+ Page Assist 插件

以上安装的DeepSeek-R1只支持本地思考。

如果你想知道本地部署的大模型是否支持联网搜索，你就问他本地明天的天气预报即可，不联网的话它是回答不出来的。

这时候就需要加入网络搜索功能。

这里我选择的是火狐浏览器+Page Assist插件。

5.1 安装火狐浏览器

5.2 打开插件商店

在火狐浏览器的右上角点击扩展，往下看到管理扩展

5.3 安装Page Assist插件

在插件搜索里找到Page Assist插件，他自带Web UI，界面更加清爽。

▼ Chrome浏览器上也有这款插件。

不过因为众所众知的原因，很多用户下载不了Chrome更打不开插件商店，需要一些特殊的科学技巧。

▼ 因此火狐是可替换的选择，而且火狐的口碑还不错。

▼ 进入Page Assist页面，点击添加到FireFox

▼ 回到右上角，并添加插件，并固定到工具栏（方便打开）

第六步：设置Page Assist

依旧是在火狐/Chrome浏览器

6.1 工具栏右上角点开Page Assist ，进入界面。

6.2 点击界面右上角齿轮，进入设置界面，并找到Language，下拉切换到简体中文。

插件界面切换到中文后设置语音识别为普通话

6.3 设置Page Assist

Page Assist可以作为多款大模型的Web UI并为它们提供网络搜索功能。

根据自己的喜好进行一般设置，也可以什么都不开。

6.4 设置网络搜索

管理网络搜索选项里，你可以选择AI搜索的来源。

有Google、百度、搜狗等，不同的信息来源会影响到生成结果。

往下还需要设置搜索结果数，如果你选择搜索网站它的广告非常多，那么你就要增加搜索结果数来减少广告的干扰（你一定懂）。

设置好后记得点保存。

▼ RAG设置里选择DeepSeek-R1：

至此设置完成。

第七步：测试

▼Page Assist会检测你的本地框架（ollama）是否开启。

▼ 联网搜索开关在聊天输入框左下角。

在联网关闭状态下，询问明天的天气，它答不上来。

而本地库里（我还外地詹姆斯呢）的内容已经过时（只到2024年），所以对于多数个人AI而言，无法联网的AI是残缺的。

但直接调用官网的API，会有个人信息泄露的风险。

以各种APP为例，99%需要注册账号和实名。

就算不需要注册账号，也会有设备码，设备码又和一堆东西绑定，没准你的XP和政治光谱一览无余。

▼ 打开联网按钮后就可以正常分析天气。

至此，你可以按照你自己的想法来培养你自己的大模型/AI助手。

至于你是用来续写小说、还是用作赛博牛马，还是设计成个性化AI助手（类似于钢铁侠的贾维斯，有一定的情感表达），完全取决于你自己的意愿。

就实我的际体验来说，本地部署32b+ 联网搜索的效果已经很棒。

超简易教程，完结撒花。除去下载的过程，10分钟足够。

按惯例放上链接：

小编注：本文作者@破晓前最亮的光 是什么值得买生活家，他的个人自媒体信息为：

微信：RayTTK

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