近期，国产大模型DeepSeek因访问量激增和模型发布后的高热度，多次出现服务中断问题。据官方状态页面显示，2025年1月26日至27日期间，DeepSeek网页端和API服务经历了数次宕机，最长恢复时间超过2小时。官方回应称，原因可能包括服务维护、网络波动或API调用频率限制。尤其在1月27日，伴随新模型DeepSeek-R1的发布及登顶应用商店下载榜，服务器负载骤增，导致服务性能异常，甚至引发美股科技股（如英伟达、台积电）的短期下跌。这一事件暴露了云端服务在高并发场景下的脆弱性，也加速了用户转向本地化部署的需求。

本地部署

为应对服务不稳定问题，同时满足数据隐私和低延迟需求，DeepSeek提供了灵活的本地部署方案。以下是核心步骤与注意事项：

1. 部署工具与硬件要求

• 工具选择：推荐使用开源工具Ollama，支持跨平台（Windows/macOS/Linux）一键部署，集成模型管理与交互功能。
• 硬件配置：
  • 入门级：CPU（支持AVX2指令集）+ 16GB内存 + 30GB存储（适合1.5B模型）。
  • 高性能需求：NVIDIA GPU（RTX 3090或更高）+ 32GB内存 + 50GB存储（支持32B及以上模型）。实测显示，32B模型需至少22.3GB有效内存，70B模型需45.4GB。

2. 部署流程

• 安装Ollama：从官网下载安装包，验证安装成功后启动服务（ollama serve）。
• 模型选择与下载：根据硬件选择模型版本（如deepseek-r1:7b），通过命令行下载（ollama run deepseek-r1:7b）。注意模型文件较大（7B约4GB），需预留双倍存储空间。
• 交互界面配置：
  • 命令行交互：直接通过终端提问，但体验较基础。
  • 图形化工具：推荐安装Chatbox AI或Open Web UI，配置API地址为http://localhost:11434，并绑定模型名称（如deepseek-r1:7b）。

3. 常见问题与解决

• 内存不足：运行大模型（如32B/70B）时需确保硬件达标，否则需降级模型版本或通过ollama rm删除冗余模型释放空间。
• 服务连接失败：检查Ollama端口（默认11434）是否开放，并设置环境变量OLLAMA_HOST=0.0.0.0。
• 下载中断：网络不稳定时可重试命令或使用代理。

技术突破与行业影响

DeepSeek-R1作为新一代开源推理模型，凭借以下特性引发关注：

• 低成本训练：预训练成本仅约600万美元（基于2048块H800 GPU集群运行55天），远低于行业平均水平。
• 多任务性能：在数学推理、代码生成等任务中表现接近GPT-4，支持MIT协议免费商用。
• 行业冲击：其高效性挑战了传统AI基础设施依赖，引发对算力投资合理性的反思，间接影响英伟达等芯片巨头的股价。