Mac如何部署deepseek

博主：罗拉
发布时间：2025 年 02 月 16 日
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分类：闲聊日常

这不是一篇官方教程，纯粹是无聊写的一篇我在Mac上部署deepseek的步骤，当然你可以参照我的步骤来部署
</div>

## 下载并安装Ollama

我使用ollama来部署deepseek当然，你可以用其他的方式来部署，或者使用ollama来部署其他模型

#### 下载ollama

访问官网：[ollama.com](https://ollama.com/) 下载ollama

![image-20250216015533606](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216015533606.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3Da51ab270eb19c153ff80da6d2d985345c3721e84&)

这里我们选择操作系统，然后点击下载就可以，我是MacOS就下载macOS版本就可以了

如果你这里下载特别慢可以使用一些国内厂商的下载器，国内的一些下载器对于这种下载量比较大的会做国内的cdn节点，下载就会快一点

#### 安装ollama

Mac安装只需要将ollama.app拖到应用程序里面就行了，然后打开ollama，它会提示你安装到命令行里面，如果是windows就按照安装程序进行即可

![image-20250216021052972](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216021052972.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D6518e723bb0c50e82507d08d2a9bf836b6606732&)

![image-20250216021220560](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216021220560.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D5d2773a719abe7d660a7c459cb4d9ec75c7c7c64&)

这样ollama就安装完事了，我们打开命令行输入以下命令验证一下

```bash
ollama -v
```

![image-20250216021432587](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216021432587.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D1395214036eaa3a66c6700f74b9d4aacc0465d0e&)

如果能打印出版本就是安装成功了，如果不能打印出版本可以删掉重新执行步骤试一下

## 安装deepseek模型

在ollama文档中有直接拉取deepseek模型的命令，直接使用命令安装就行了

| Model              | Parameters | Size  | Download                         |
| ------------------ | ---------- | ----- | -------------------------------- |
| DeepSeek-R1        | 7B         | 4.7GB | `ollama run deepseek-r1`         |
| DeepSeek-R1        | 671B       | 404GB | `ollama run deepseek-r1:671b`    |
| Llama 3.3          | 70B        | 43GB  | `ollama run llama3.3`            |
| Llama 3.2          | 3B         | 2.0GB | `ollama run llama3.2`            |
| Llama 3.2          | 1B         | 1.3GB | `ollama run llama3.2:1b`         |
| Llama 3.2 Vision   | 11B        | 7.9GB | `ollama run llama3.2-vision`     |
| Llama 3.2 Vision   | 90B        | 55GB  | `ollama run llama3.2-vision:90b` |
| Llama 3.1          | 8B         | 4.7GB | `ollama run llama3.1`            |
| Llama 3.1          | 405B       | 231GB | `ollama run llama3.1:405b`       |
| Phi 4              | 14B        | 9.1GB | `ollama run phi4`                |
| Phi 3 Mini         | 3.8B       | 2.3GB | `ollama run phi3`                |
| Gemma 2            | 2B         | 1.6GB | `ollama run gemma2:2b`           |
| Gemma 2            | 9B         | 5.5GB | `ollama run gemma2`              |
| Gemma 2            | 27B        | 16GB  | `ollama run gemma2:27b`          |
| Mistral            | 7B         | 4.1GB | `ollama run mistral`             |
| Moondream 2        | 1.4B       | 829MB | `ollama run moondream`           |
| Neural Chat        | 7B         | 4.1GB | `ollama run neural-chat`         |
| Starling           | 7B         | 4.1GB | `ollama run starling-lm`         |
| Code Llama         | 7B         | 3.8GB | `ollama run codellama`           |
| Llama 2 Uncensored | 7B         | 3.8GB | `ollama run llama2-uncensored`   |
| LLaVA              | 7B         | 4.5GB | `ollama run llava`               |
| Solar              | 10.7B      | 6.1GB | `ollama run solar`               |

我们可以看见deepseek的安装命令有两个，7b和671b，这是什么意思呢？`Parameters`翻译过来就是参数的意思，这是模型的一个用于，越大的参数对应的模型就越大，相对的也就对硬件有这更大的要求，这里我们列举从1.5b-671b的硬件要求

| 模型版本             | 参数量 | 显存需求                                             |
| -------------------- | --------- | ---------------------------------------------------- |
| DeepSeek-R1-1.5B | 15亿   | 3GB                                                  |
| DeepSeek-R1-7B   | 70亿   | 14GB                                                 |
| DeepSeek-R1-8B   | 80亿   | 16GB                                                 |
| DeepSeek-R1-14B  | 140亿  | 32GB                                                 |
| DeepSeek-R1-32B  | 320亿  | 64GB                                                 |
| DeepSeek-R1-70B  | 700亿  | 140GB                                                |
| DeepSeek-671B    | 6710亿 | 512GB+ |

这里我们简单的部署一下1.5b的模型就行了，只是玩一下，执行以下命令来拉取1.5b的模型，在模型名称后面跟着`:参数量`即可拉去对应参数量的模型，1.5b就执行下面的命令就行了

```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```

如果你实在是不会，打开https://ollama.com/library/deepseek-r1，然后自己选择参数量，复制命令执行即可

![image-20250216023301918](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216023301918.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D459fbed9d2b3f8119957c016cf4923f7ed463002&)

这里我们直接执行了

![image-20250216022910882](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216022910882.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3Dbca0d651374e600086941469bc8a0f9a6ab93c86&)

然后等待下载即可，我网速比较快，下载还是很快的，当出现success就代表成功了

![image-20250216023505410](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216023505410.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D54e33879481b3422297b32013edfac1b944854ea&)

这样我们就能和deepseek对话了，我们来测试一下

![image-20250216023637572](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216023637572.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D3e08b4de30baa8a2c6b761bd7be69250386edebb&)

测试时没有问题的，这样就能正常使用deepseek了

## 可视化界面安装

使用命令行来提问和使用还是比较麻烦的，这里我们使用[open-webui](https://github.com/open-webui/open-webui)来可视化操作

在安装可视化界面之前，请确保你已经安装过python了，或者你可以使用node自行编译

### 通过Python pip安装

Open WebUI可以使用Python软件包安装程序pip进行安装。在继续之前，请确保您使用的是**Python 3.11**，以避免兼容性问题。

1. **安装Open WebUI**：打开终端并运行以下命令来安装Open WebUI：
   
   ```
   pip install open-webui
   ```
2. **运行Open WebUI**：安装后，您可以通过执行以下操作启动Open WebUI：
   
   ```
   open-webui serve
   ```

这将启动Open WebUI服务器，您可以在[http://localhost:8080](http://localhost:8080/)上访问

![image-20250216024735580](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216024735580.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3Dac4d124a54292e3275bc67d7fbb21d1d1fad2ceb&)

运行成功后打开网站，然后填写管理员账号密码，之后会默认的使用一个你已经有的模型

![image-20250216024930134](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216024930134.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D7e59c88aabf406424e6e066306dccde7cd5b00b1&)

测试一下，是没有问题的

![image-20250216025048575](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216025048575.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3D2a4a26099f7c2061ee6370837408d4fff70edbb9&)

如果你有多个模型呢，可以在左上角添加，也可以使用管理员账户在管理员面板中选择

![image-20250216025225972](https://imaeg-1253448073.cos.ap-nanjing.myqcloud.com//image-20250216025225972.png?sign=q-sign-algorithm%3Dsha1%26q-ak%3DAKIDCHAnBIiDguteCYgZFhurZ2GF4ez5wgEZ%26q-sign-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-key-time%3D1740162005%3B1740162665%26q-header-list%3Dhost%26q-url-param-list%3D%26q-signature%3Dcbf713b6a075875cfe12ef5c0184874b9cd8b802&)

本文标题： Mac如何部署deepseek

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声明：转载请注明文章来源。

最后修改：2025 年 02 月 16 日

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Mac如何部署deepseek

罗拉 • 2025 年 02 月 16 日

这不是一篇官方教程，纯粹是无聊写的一篇我在Mac上部署deepseek的步骤，当然你可以参照我的步骤来部署
</div>

## 下载并安装Ollama

我使用ollama来部署deepseek当然，你可以用其他的方式来部署，或者使用ollama来部署其他模型

#### 下载ollama

访问官网：[ollama.com](https://ollama.com/) 下载ollama

这里我们选择操作系统，然后点击下载就可以，我是MacOS就下载macOS版本就可以了

如果你这里下载特别慢可以使用一些国内厂商的下载器，国内的一些下载器对于这种下载量比较大的会做国内的cdn节点，下载就会快一点

#### 安装ollama

Mac安装只需要将ollama.app拖到应用程序里面就行了，然后打开ollama，它会提示你安装到命令行里面，如果是windows就按照安装程序进行即可

这样ollama就安装完事了，我们打开命令行输入以下命令验证一下

```bash
ollama -v
```

如果能打印出版本就是安装成功了，如果不能打印出版本可以删掉重新执行步骤试一下

## 安装deepseek模型

在ollama文档中有直接拉取deepseek模型的命令，直接使用命令安装就行了

```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```

如果你实在是不会，打开https://ollama.com/library/deepseek-r1，然后自己选择参数量，复制命令执行即可

这里我们直接执行了

然后等待下载即可，我网速比较快，下载还是很快的，当出现success就代表成功了

这样我们就能和deepseek对话了，我们来测试一下

测试时没有问题的，这样就能正常使用deepseek了

## 可视化界面安装

使用命令行来提问和使用还是比较麻烦的，这里我们使用[open-webui](https://github.com/open-webui/open-webui)来可视化操作

在安装可视化界面之前，请确保你已经安装过python了，或者你可以使用node自行编译

### 通过Python pip安装

Open WebUI可以使用Python软件包安装程序pip进行安装。在继续之前，请确保您使用的是**Python 3.11**，以避免兼容性问题。

这将启动Open WebUI服务器，您可以在[http://localhost:8080](http://localhost:8080/)上访问

运行成功后打开网站，然后填写管理员账号密码，之后会默认的使用一个你已经有的模型

测试一下，是没有问题的

如果你有多个模型呢，可以在左上角添加，也可以使用管理员账户在管理员面板中选择

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