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最近这过年期间，AI领域可谓热闹非凡，开源大模型DeepSeek的出现，就像一颗重磅炸弹，在全球AI圈激起千层浪。不少人在手机上体验了DeepSeek的问答功能后，都被它的强大实力折服，妥妥属于国内顶尖的人工智能水准。今天，就给大家分享一种用LM Studio搭配DeepSeek模型进行本地部署的方法，深入挖掘它的潜力。
一、LM Studio部署步骤
首先，得去LM Studio的官网（lmstudio.ai）下载安装包，根据自己的系统选择，Windows、Mac（M系列）、Linux版本都有。
下载完成后进行安装，安装好启动LM Studio，会看到一个简洁的界面，上面提示选择要加载的模型，但此时程序里还没有模型，需要我们手动下载。
二、模型下载要点
DeepSeek的模型存放在huggingface平台上，就连github上的模型下载地址也都跳转到huggingface。打开huggingface官网的DeepSeek主页（huggingface.co/deepseek-ai ），能看到各式各样的模型，其中DeepSeek-R1和DeepSeek-V3人气超高。
好在LM Studio集成了模型管理功能，操作起来很方便。点击软件左边的放大镜图标，在弹出的搜索框里输入“deepseek”，就能筛选出相关模型。筛选结果中，上方展示的是最佳匹配模型，下方则列出所有相关模型，还会显示模型的下载量，方便我们参考选择。
选择模型的时候，LM Studio会根据硬件配置给出适配建议。合适的模型会有显示标识，不合适的则会提示“可能对本机来说太大” 。
像不同量化配置（Q3_K_L、Q4_K_M、Q6_K、Q8_0，分别对应3-bit、4-bit、6-bit、8-bit量化）的模型，量化值越大，对硬件配置要求越高，但性能表现通常也更好。比如，用集成显卡的笔记本（40G内存，无独立显卡），系统推荐下载32B的4-bit量化模型，虽然这个模型大小有20G，但为了体验更好的效果，还是可以尝试下载部署。
三、模型使用体验
模型下载完成后，点击加载模型。不过要注意，加载过程可能会占用大量内存，比如加载32B的4-bit量化模型时，内存直接就占满了。从实际使用效果来看，模型能正常处理问题，但处理速度会受硬件限制。像上述配置的电脑，回答问题耗时长达31秒。
为了找到更适合不同硬件的模型，又重新下载部署了8B、14B的模型，文件大小分别是5G、9G。在相同问答测试下，8B模型耗时7秒，14B模型耗时13秒。综合对比后发现，集成显卡的设备更适合7B、8B这类较小的模型，而有独立显卡的设备，则可以尝试14B、32B等较大的模型，能获得更好的使用体验。
按照这个流程，就能用LM Studio完成DeepSeek模型的本地部署。要是你也对DeepSeek感兴趣，不妨动手试试，感受下开源大模型的魅力。
