DeepSeek凭借其复杂逻辑推理、创意内容生成以及跨领域知识融合能力火遍了全球，不过全球网友的热情却让DeepSeek的服务器犯了难，经常性的“服务器繁忙”让不少用户头疼，其实解决办法简单而且高效，那就是将DeepSeek进行本地部署，即便断网也能享受DeepSeek带来的便利。
DeepSeek创新性地采用混合专家（MoE）架构，在保持响应速度的同时还提升了模型精度，可灵活部署于云端、边缘设备及移动终端。将DeepSeek本地部署在电脑设备上不仅能保证数据的隐私和安全，而且还能随时随地享受DeepSeek带来的便利。
Deepseek是一个复杂的深度搜索和探索工具，可能需要一定的计算资源和存储空间来支持其运行。以下是一些建议的配置要求：
?处理器?：一个强大的CPU可以加速数据处理和搜索速度，推荐选择多核处理器，以便更好地处理并行任务。
?内存?：足够的内存（RAM）对于运行大型数据集和复杂的搜索算法至关重要，建议至少配备8GB的内存，如果条件允许，16GB或更多将提供更好的性能。
?显卡?：对于涉及图形处理或深度学习任务的情况，一个高性能的显卡（GPU）可以显著加快计算速度。如果你计划进行深度学习模型的训练或推理，建议选择支持CUDA或OpenCL的显卡。
?存储空间?：如今的DeepSeek-r1的模型体积从1.1GB到404GB不等。所以，Deepseek可能需要大量的存储空间来保存数据集、模型文件和其他相关文件。但本地存储空间珍贵，我们可以选择将DeepSeek模型存放在移动设备上，不仅性价比高使用起来也更加方便。
本文以aigo全新推出的P5移动固态硬盘作为演示，比如，通过aigoP5移动硬盘，这款移动硬盘容量为1TB，读写速度均达到了2000MB/s，用在电脑上和本机固态硬盘基本没什么区别。将模型下载到aigoP5移动硬盘中有诸多好处。
如果有多台电脑，就可以共享aigoP5硬盘中的模型，不用每台电脑都下载DeepSeek模型。
可以把多个DeepSeek模型下载aigoP5硬盘中随身携带。这样就可以根据不同配置的电脑选择不同参数的模型，而不用为临时需求再临时下载模型了。
如果遇到断网的情况下，aigoP5硬盘中的模型就派上用途了，想用哪个模型连接上aigoP5硬盘中直接选择加载就可以了。
这里建议用aigoP5硬盘下载存储下面这几个DeepSeek-r1模型，基本可以覆盖大部分用户的需求。
下面我们就尝试把DeepSeek模型下载aigoP5硬盘中。
首先在移动硬盘内建立独立的工作分区，采用exFAT文件系统确保跨平台兼容性。aigoP5出厂就已经设置为exFAT，所以这一步就可以省略了。
接下来是安装运行大语言模型的工具，因为要部署到移动固态硬盘上，建议使用专为本地运行大语言模型设计的客户端工具LMStudio，前往官网lmstudio.ai下载安装包之后，选择安装到移动固态硬盘的盘符aigop5即可。
安装完成之后打开LMStudio客户端，先点击右下角的设置，在语言这里将应用程序语言设置为简体中文，然后在常规这里勾选LMStudio's Hugging Face的复选框，其他的包括软件主题，应用设置和偏好也可以一并设置完成。
在加载模型前先简单介绍一下不同的参数规模，其中的B代表Billion也就是十亿，数值越高意味着模型的生成能力越强，但是需要越高的系统性能，生成速度也会越慢。
那么我们要选择哪个模型呢，这问题我们得通过两方面来看。第一，DeepSeek-R1模型取决于你的应用场景以及硬件配置。如果你只是进行简单的文本处理、学习或小型项目，1.5B和7B可能就足够了。如果你的需求是生成高质量的文本，或者做大规模的数据处理，14B和更高的型号可能更适合。对于科研或者企业级应用，32B、70B甚至671B的型号能提供超高的性能和处理能力。
第二，根据你现在的PC配置或者说你能用多少资金搭建自己的电脑。比如，高性能完整版（671B）性能强大，需要至少700G左右显存（Int8量化），适合专业服务器部署。而蒸馏版则更适合普通用户本地部署，基于开源模型（如QWEN 和LLAMA）微调，参数量从1.5B 到70B 不等，硬件要求较低。
下面是满血版和蒸馏版DeepSeek-R1模型所匹配的硬件：
接下来继续我们对DeepSeek-R1的部署。这里LMstudio提供搜索下载以及加载本地模型两种方式,我们可以先将适合我们需求的模型下载到本地，再将其复制到aigoP5中。
然后，在LMStudio中单击左上角的文件夹图标，在模型目录中选择放置模型的（aigoP5）位置，软件就会识别到本地模型，然后单击左上角的对话框图标，选择要加载的模型，同时可以设置上下文长度，根据硬件选择GPU负载等等，待加载完成之后就可以开始使用了。
从实际使用体验来看，将DeepSeek-Ri部署到移动固态硬盘上还是非常方便的，我们使用RTX2060显卡的平台搭配8B模型的生成速度约为5字/秒，使用RTX5080显卡的平台搭配32B模型的生成速度约为6字/秒。
aigoP5移动固态硬盘搭配DeepSeek的体验非常优秀，不管是咖啡厅里的灵感乍现，还是深度创作的能量释放，DeepSeek不再受限于网络，也不再困于固定设备，而且P5移动固态硬盘的磁吸和小巧便携也为不同场景提供了便利，也展示了未来计算形态向高度便携化演进的重要趋势——真正的智能，本该如此触手可及。
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