零基础教程：使用 LM Studio 本地部署 DeepSeek 模型

博主： demius
发布时间：2025 年 02 月 02 日
4 次浏览
暂无评论
2058字数
分类： AIGC

你是否想在自己的电脑上运行最新的 AI 模型，但又担心操作复杂？本教程将手把手教你如何使用 LM Studio 轻松部署 DeepSeek 模型，无需编程基础，只需跟着步骤操作即可！

---

效果：

![](https://tc.demius.tech/i/2025/02/02/679f773a9b4bf.webp)

## **一、准备工作**

### **1. 下载并安装 LM Studio**

1. 访问 [LM Studio 官网](https://lmstudio.ai/)
2. 选择对应操作系统的版本（Windows/macOS/Linux）
3. 双击安装包完成安装

---

## **二、获取 DeepSeek 模型**

* **自动下载模型文件**
  LM Studio只是个界面软件，所有的模型都需要在其他专有模型网站下载，由于DeepSeek最新的模型已经开源，所以可以直接下载，访问[HuggingFace 官网](https://huggingface.co/)时会卡或者访问不了，有条件的直接打开梯子就行，直接在左侧搜索一下就可以下载了，下载前建议修改一下存储文件夹的位置，平均一个模型在4-8G的样子。
* **手动下载模型文件**

由于 LM Studio 内置下载功能可能受限，我们需要手动下载模型：

1. 访问 [HuggingFace 官网](https://huggingface.co/)
2. 搜索 `deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base`（以 7B 模型为例）
3. 点击 `Files and versions` 标签页
4. 下载所有文件到本地文件夹（如 `deepseek-7b`）

---

## **三、加载模型到 LM Studio**

### **1. 放置模型文件**

1. 打开 LM Studio
2. 点击左上角 `File` → `Open Models Folder`
3. 将下载的 `deepseek-7b` 文件夹复制到此处

### **2. 加载模型**

1. 回到 LM Studio 主界面
2. 左侧选择 `Local Models`
3. 找到 `deepseek-7b` 并双击加载

---

## **四、测试模型**

### **1. 基础对话测试**

1. 在聊天界面输入：

```
   你好，请介绍一下你自己
   ```
2. 查看模型回复：

```
   您好！我是 DeepSeek 模型，专注于提供高效、准确的对话服务。
   ```

### **2. 高级功能测试**

1. 开启 `GPU 加速`（设置 → Model Settings → Enable GPU Offload）
2. 调整参数（如 Temperature 和 Top-P）优化回复质量

---

## **五、常见问题解答**

### **1. 模型加载失败怎么办？**

* 检查模型文件是否完整
* 确保文件夹路径正确（无中文或特殊字符）

### **2. 运行速度慢怎么办？**

* 启用 GPU 加速
* 降低模型精度（设置 → Quantization → 选择 4-bit）

### **3. 如何更新模型？**

* 重新下载最新模型文件
* 替换原有文件夹内容

---

## **六、进阶技巧**

### **1. 多模型切换**

在 `Local Models` 中放置多个模型文件夹，随时切换使用

### **2. API 服务**

1. 启动 LM Studio 服务器（设置 → Server → Start Server）
2. 使用以下代码调用：

```
   import requests

response = requests.post(
       "http://localhost:1234/v1/completions",
       json={"model": "deepseek-7b", "prompt": "你好"},
       headers={"Authorization": "Bearer no-key"}
   )
   print(response.json())
   ```

---

## **七、总结**

整体速度取决于你的电脑配置，建议能用官网还是用app都好，本地部署无非是在你没有网络的情况下使用或者你想训练你的本地模型，但是需要你投入一定的配置，玩玩的或者一些普通的基础使用来说。

End

文章标签：AIGC

本文标题：零基础教程：使用 LM Studio 本地部署 DeepSeek 模型

本文链接： https://blog.demius.tech/archives/545.html

除非注明，均默认采用 CC BY-NC-SA 4.0许可协议。

声明：转载请注明文章来源。

最后修改：2025 年 02 月 02 日

如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏

《探索 Stable Diffusion：开启 AI 绘画的奇幻之旅》

发表评论取消回复
使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款

评论 *

打卡

语录

私密评论

名称 *

🎲

邮箱 *

地址

今日已经过去小时

这周已经过去天

本月已经过去天

今年已经过去个月

零基础教程：使用 LM Studio 本地部署 DeepSeek 模型

demius • 2025 年 02 月 02 日

---

效果：

![](https://tc.demius.tech/i/2025/02/02/679f773a9b4bf.webp)

## **一、准备工作**

### **1. 下载并安装 LM Studio**

1. 访问 [LM Studio 官网](https://lmstudio.ai/)
2. 选择对应操作系统的版本（Windows/macOS/Linux）
3. 双击安装包完成安装

---

## **二、获取 DeepSeek 模型**

由于 LM Studio 内置下载功能可能受限，我们需要手动下载模型：

---

## **三、加载模型到 LM Studio**

### **1. 放置模型文件**

1. 打开 LM Studio
2. 点击左上角 `File` → `Open Models Folder`
3. 将下载的 `deepseek-7b` 文件夹复制到此处

### **2. 加载模型**

1. 回到 LM Studio 主界面
2. 左侧选择 `Local Models`
3. 找到 `deepseek-7b` 并双击加载

---

## **四、测试模型**

### **1. 基础对话测试**

1. 在聊天界面输入：

```
   你好，请介绍一下你自己
   ```
2. 查看模型回复：

```
   您好！我是 DeepSeek 模型，专注于提供高效、准确的对话服务。
   ```

### **2. 高级功能测试**

1. 开启 `GPU 加速`（设置 → Model Settings → Enable GPU Offload）
2. 调整参数（如 Temperature 和 Top-P）优化回复质量

---

## **五、常见问题解答**

### **1. 模型加载失败怎么办？**

* 检查模型文件是否完整
* 确保文件夹路径正确（无中文或特殊字符）

### **2. 运行速度慢怎么办？**

* 启用 GPU 加速
* 降低模型精度（设置 → Quantization → 选择 4-bit）

### **3. 如何更新模型？**

* 重新下载最新模型文件
* 替换原有文件夹内容

---

## **六、进阶技巧**

### **1. 多模型切换**

在 `Local Models` 中放置多个模型文件夹，随时切换使用

### **2. API 服务**

1. 启动 LM Studio 服务器（设置 → Server → Start Server）
2. 使用以下代码调用：

```
   import requests

---

## **七、总结**

零基础教程：使用 LM Studio 本地部署 DeepSeek 模型

※相关文章推荐※

※热评文章推荐※

发表评论取消回复
使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款

Handsome 主题大升级：原版基础上的惊艳修改与网站风格完美适配全记录（总）

Handsome 助力：提升阅读观影体验的书单电影界面设计

2024 最强服务器监控神器 ——Uptime Kuma 全解析

思源笔记配置PicGo实现一键同步多平台发布文章，保姆级教程

实用指南：Typecho 系统的 Joe 主题美化技巧持续更新

2024超火零撸项目Bom Claim操作教程

Handsome 主题大升级：（快速跳转）

使用新版picgo之兰空图床篇，搭建你的一体化图床管理

水培香菜（种子培育）教程：入门指南

【保姆教程】属于自己的超全漫画库！全平台可用

零基础教程：使用 LM Studio 本地部署 DeepSeek 模型

※相关文章推荐※

※热评文章推荐※

发表评论 取消回复 使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款

零基础教程：使用 LM Studio 本地部署 DeepSeek 模型

发表评论取消回复
使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款