MacOS本地化部署DeepSeek（M2芯片，16GB内存，极限14b）

MacOS本地化部署DeepSeek（M2芯片，16GB内存，极限14b）

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/qq_40815731/article/details/145592092

DeepSeek近期非常火爆，但是使用网页版时经常会遇到"服务器繁忙，请稍后再试"的情况。为了能够随时使用DeepSeek，或者出于数据保密等方面的考虑，很多用户选择将DeepSeek本地化部署。以下是具体的操作方法：

1. 在Mac电脑上安装Ollama

Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型而设计。首先需要访问ollama中文网（https://ollama.net.cn）进行下载。建议同时下载Chatbox，以便后续实现DeepSeek的本地可视化应用。

2. 使用Ollama安装DeepSeek

打开Mac终端（可以在"其他"菜单中找到"终端"），然后运行以下命令：

ollama run deepseek-r1:14b

当出现"success"提示时，即表示安装成功，此时就可以开始与DeepSeek交互了。

退出DeepSeek时，可以使用control+d快捷键。

下次需要使用DeepSeek时，只需再次打开终端并执行相同命令即可。根据个人电脑配置，还可以选择其他版本的DeepSeek进行安装：

DeepSeek-R1-1.5b：ollama run deepseek-r1:1.5b
DeepSeek-R1-7B：ollama run deepseek-r1:7b
DeepSeek-R1-8B：ollama run deepseek-r1:8b
DeepSeek-R1-14B：ollama run deepseek-r1:14b
DeepSeek-R1-32B：ollama run deepseek-r1:32b

3. 实现DeepSeek本地可视化应用

虽然通过终端可以直接使用DeepSeek，但为了使用更加便捷，可以借助以下工具实现本地可视化应用：

1）使用ChatboxAI

ChatboxAI提供了本地化的网页界面，使用体验与网页版类似。安装完成后，按照提示选择本地大模型名称，即可开始使用本地网页化的DeepSeek。

2）使用Open-WebUI

虽然Open-WebUI也可以实现本地可视化应用，但经过测试发现其运行效率较低，且占用大量存储空间，因此不推荐使用。

不同版本DeepSeek性能对比

以M2芯片、16GB内存的Mac为例：

经过测试，在M2芯片、16GB内存的Mac上，最多可以安装DeepSeek-R1-14B版本。此时电脑会变得非常热，且在回答问题时几乎无法同时进行其他操作。与较小版本（如1.5b和7b）相比，14b版本的回答质量已经有了显著提升，虽然与网页版相比还不够深入，但基本能够回答大部分问题。