在个人电脑上运行大型语言模型（LLM）已成为新潮流，尤其在中国，随着ChatGPT、Claude等海外解决方案因合规与隐私问题无法落地，国产开源模型DeepSeek凭借其透明架构与轻量级优势，迅速受到用户青睐。但从硬件选择到部署优化，每个环节都藏有门道。《IT时报》专为您剖析在PC上部署DeepSeek的核心要素。
显卡：性能是关键，至少1080起始
根据DeepSeek的官方要求，本地部署大模型必须遵循「显存-内存-存储」三级资源的配比原则。这意味着在考虑CPU的同时，需重点关注四大硬件配置。根据量化技术的引入，可以在一定程度上降低硬件要求，以提升速度与效率。
推荐显卡配置：
- 最低要求：英伟达GTX 1080（8GB显存），确保支持FP16计算与CUDA模型。
- 高效运行：若要顺畅运行13B参数以上的模型，推荐使用RTX 3090/4090显卡（24GB显存），有效解决显存不足问题。
虽然GPU是大语言模型的计算主力，但CPU也不可忽视，其负责数据预处理与任务调度。
- 推荐配置：4核以上的CPU（如Intel i5/i7或AMD Ryzen 5/7），内存至少16GB（DDR4）。对于13B参数模型，建议使用8核及以上处理器，并提升内存至32GB（DDR5）。
SSD的选用直接影响模型的加载速度，建议为使用NVMe协议的固态硬盘，容量至少在20GB以上
- 大型模型需求：对于13B的模型，1TB以上容量的NVMe SSD为佳，能够保障高效数据处理。
实测显示，6-7年前的机器（如GTX 1060搭配16GB内存）亦可勉强运行1.5B模型，而近几年的主流配置（如RTX 3060+32GB内存）能流畅运行7B/8B模型。值得一提的是，Windows系统的性能常低于Linux，因此推荐在Ubuntu等Linux系统下进行DeepSeek的大语言模型运行。
使用Ollama进行部署
一旦硬件准备就绪，推荐使用Ollama（一个开源的LLM服务工具）来简化DeepSeek的部署流程。下载安装后，只需通过终端命令拉取DeepSeek模型，进行量化以适应低配置计算机。
选购注意事项：谨防过高溢价
市场上出现了部分中小品牌推出带有“预装DeepSeek”的PC主机，售价通常高出市面同配置机型15%-30%。如一款机器的报价为2.3万元，而同配机器在DIY商家处价格仅1.7万元。因此，对于懂计算机的用户，直接跟随在线教程进行本地部署，将是性价比更高的选择。
总结
从硬件选型、软件部署到避免市场乱象，部署DeepSeek大模型过程中暗藏许多门道。希望本指南能帮助您成功配置一台理想的AI工作站，实现高效的数据处理与应用！返回搜狐，查看更多
