天津大學《深度解讀DeepSeek： 部署、使用、安全》,DeepSeek本地化一步一步部署教程

繞 DeepSeek 展開，涵蓋其概述、行業賦能、專業工作賦能、綜合創意場景賦能及模型部署等方面，多面介紹了 DeepSeek 在人工智能L域的應用與實踐情況，重點講解了DeepSeek本地化一步一步部署教程。

工具介紹： DeepSeek是一款具有強大推理能力的AI模型，其主要亮點在于能夠支持完全本地化部署，從而有效保護用戶數據隱私。

1. 本地部署的優勢 本地部署方案的核心優勢是數據隱私保護。在傳統的云端AI推理中，數據往往需要上傳至云端服務器，這樣可能會面臨數據泄露的風險。DeepSeek通過支持本地化部署，確保敏感數據不會上傳至云端，從而大程度保障數據安全

2. 量化蒸餾模型應用 DeepSeek提供了多種量化蒸餾模型，包括8B、32B、70B等。每種模型適用于不同的硬件配置和應用需求。此份教程詳細描述了不同配置下的性能要求，例如： 對于CPU，可以使用1.5B Q8或8B Q4模型。 對于GPU 4GB顯存，8B Q4模型能夠提供較好的推理效果。 更G配置的GPU（如24GB或40GB顯存）則可以支持更大的模型（如32B Q8或70B Q4）

3. 本地部署實施過程 DeepSeek的本地部署過程相對簡便，用戶只需下載對應的部署包，安裝所需的依賴項，并進行防火墻設置，確保數據安全。DeepSeek支持Windows、Linux和macOS操作系統，具有較G的兼容性和靈活性。安裝過程中的設置包括： 確保本地部署包已包含所有必要的依賴項。 防火墻設置，禁止不必要的網絡通信，以保障數據安全。 配置合適的硬件環境，特別是在顯存和內存較大的情況下，能夠支持更強的推理能力

4. 應用場景與技術應用 DeepSeek的應用場景非常廣泛，尤其在自動化工作流和科研數據分析中表現突出。例如，DeepSeek能夠集成到自動化工作流中，提升流程智能化水平，自動處理數據，提供準確的決策支持

5. 本地知識庫的構建與API支持 DeepSeek還支持基于AnythingLLM的本地知識庫搭建與API構建。用戶可以將DeepSeek與自己的文檔、筆記等內容結合，構建個性化的知識庫。在實際應用中，DeepSeek可以通過API與企業的內部系統結合，為企業提供定制化的服務。

附件：天津大學《深度解讀DeepSeek： 部署、使用、安全》,DeepSeek本地化一步一步部署教程