• 大數學堂
• Feb. 24, 2025, 10 p.m.

在 DeepSeek 模型引起熱議後，許多開發者都想要將它部署到自己的環境中使用。不過面對這款671B 參數開源的大型語言模型，要如何選擇適合的部署方式呢？🚀 

🧠 大數學堂將詳細介紹四種實用的部署方案，從入門到進階，讓您能找到最適合的部署方式：

✨ Ollama：
最容易上手的是 Ollama，它支援主流作業系統，安裝過程簡單直觀。只需下載並安裝 Ollama，接著使用簡單的命令就能下載並運行 DeepSeek 模型，特別適合想要快速測試或進行本地開發的使用者。

💻 LM Studio：
對於不習慣使用命令行的使用者，LM Studio 提供了圖形化的操作介面。透過滑鼠點選就能完成模型的下載、管理和對話，不需要記憶指令，是非技術背景使用者的理想選擇。

⚡ vLLM：
如果要在正式環境中部署 DeepSeek，vLLM 會是較好的選擇。它針對效能做了優化，支援批次處理，並提供了 OpenAI 相容的 API 接口，雖然需要一定的技術背景，但能提供穩定的服務。

🔧 Llama.cpp：
最後是進階的 Llama.cpp 方案，這個方案支援Unsloth 1.58bit量化後的671B模型，可以大幅降低資源需求，不過 Llama.cpp 需要編譯環境，較適合技術人員使用，而為了有足夠的支援運行DeepSeek，本教學則使用於RunPod租賃的GPU 機器(搭配兩張L40S)作為教學範例。 

新手入門建議使用 Ollama 或 LM Studio；開發測試可以使用 Ollama 或 vLLM；生產環境推薦使用 vLLM；想要部署完整版但卻又苦無足夠運算資源的則建議使用 Llama.cpp 運行1.58bit 的量化模型。👉 

透過這四種部署方案的介紹，你可以根據自己的需求和技術能力，選擇最適合的方案，就能開始體驗 DeepSeek 的強大功能了。🎯

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完整影片教學： 
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