本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！ - 文章 - 开发者社区

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DeepSeek R1和V3 满血版671B最强性能!免部署，开箱即用！
          
DeepSeek服务器忙，一招解决！
          
使用链接
          
https://cloud.siliconflow.cn/i/OmyFKL4n

PyCharm接入DeepSeek实现辅助编程，吊打Cursor

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3是一个拥有671B参数的MoE模型，吞吐量每秒达60 token，比上一代V2提升3倍；在数学代码性能上，堪比国外大模型Claude 3.5 Sonnet。

接下来，我们把DeepSeek接入到PyCharm中，并利用其能力辅助我们进行代码开发。

效果演示

首先来看一下效果。

我们可以直接选中代码，并对代码段进行解释。

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我们也可以通过选中代码，对代码进行修改。

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创建API Key

首先进入DeepSeek官网，官网链接如下

https://www.deepseek.com/

点击API开放平台：

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点击左侧“API Keys”，点击创建 API key，输出名称为“AI 代码提示”，也可以使用其它自定义的名称。

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点击“创建"，一定要记录此处的 API key，可以先将 API key 复制在其它地方。

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在PyCharm中下载Continue插件

打开PyCharm，打开文件->设置->插件，搜索“Continue”，点击安装。

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等待插件安装完毕后，点击“应用”，插件安装成功。

配置Continue

插件安装成功后，在右侧的标签栏中，会显示一个Continue的标签，我们点击即可进入，随后点击设置按键，如下图。

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点击后，文本编辑区将会弹出配置文件。

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我们对配置文件进行修改，将内容替换为下面的内容：


            
{
            
  "completionOptions": {
            
    "BaseCompletionOptions": {
            
        "temperature": 0.0,
            
        "maxTokens": 256
            
    }
            
  },
            
  "models": [
            
    {
            
      "title": "DeepSeek",
            
      "model": "deepseek-chat",
            
      "contextLength": 128000,
            
      "apiKey": "REDACTED",
            
      "provider": "deepseek",
            
      "apiBase": "https://api.deepseek.com/beta"
            
    }
            
  ],
            
  "tabAutocompleteModel": {
            
    "title": "DeepSeek Coder",
            
    "model": "deepseek-coder",
            
    "apiKey": "REDACTED",
            
    "provider": "deepseek",
            
    "apiBase": "https://api.deepseek.com/beta"
            
  },
            
  "customCommands": [
            
    {
            
      "name": "test",
            
      "prompt": "{
            
  
            
  {
            
  
            
  { input }}}\n\nWrite a comprehensive set of unit tests for the selected code. It should setup, run tests that check for correctness including important edge cases, and teardown. Ensure that the tests are complete and sophisticated. Give the tests just as chat output, don't edit any file.",
            
      "description": "Write unit tests for highlighted code"
            
    }
            
  ],
            
  "contextProviders": [
            
    {
            
      "name": "diff",
            
      "params": {}
            
    },
            
    {
            
      "name": "folder",
            
      "params": {}
            
    },
            
    {
            
      "name": "codebase",
            
      "params": {}
            
    }
            
  ],
            
  "slashCommands": [
            
    {
            
      "name": "share",
            
      "description": "Export the current chat session to markdown"
            
    },
            
    {
            
      "name": "commit",
            
      "description": "Generate a git commit message"
            
    }
            
  ]
            
}

修改时将会弹出提示，点击确定。

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随后，我们将两处apiKey替换为先前保存的API key。

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保存文件后，即可开始使用。

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本地部署 DeepSeek

本以为DeepSeek本地化部署有多难，实际上验证后很简单，操作起来就像给电脑装个新软件那么简单，大约十多分钟可完成本地部署。

今天咱们来聊聊如何在自己的电脑上本地部署 DeepSeek-R1-1.5B 模型。

一、为啥要部署 DeepSeek-R1-1.5B？

在做的小伙伴可能跟我一样在使用DeepSeek时，经常遇到“服务器繁忙，请稍后再试。”

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先说说为啥我推荐这个版本吧。DeepSeek-R1-1.5B 是一个轻量级的模型，参数量只有 15 亿，听起来是不是很“迷你”？但别小瞧了它，这可是个“小而精”的家伙。它只需要 3GB 的显存就能运行，这意味着即使你的电脑配置不高，也能轻松驾驭它。而且，它在数学推理方面表现相当出色，甚至在某些基准测试中超过了 GPT-4o 和 Claude 3.5。当然了，如果你电脑配置更高，可以尝试其他版本。