保姆级教程｜在Mac电脑上本地部署DeepSeek，再也不怕崩了！

前言：为什么选择本地部署？

在这个AI技术日新月异的时代，小李意识到自己对云端服务的依赖已经成为了瓶颈。他经常使用DeepSeek进行数据分析和模型训练，但每次遇到网络波动或者服务器超载时，他的工作就会陷入停滞。于是，他决定尝试将DeepSeek部署到自己的Mac电脑上。

“本地部署不仅能提高稳定性，还能保护数据隐私。”小李这样说道。

第一步：准备工作

小李首先确保自己的Mac电脑满足最低要求——至少16GB内存以及足够的存储空间。他还安装了最新版本的macOS，并确认系统已更新至最新状态。此外，他还下载了Homebrew（一个强大的包管理工具）来简化后续步骤。

提示：如果你是新手，请务必仔细阅读官方文档，避免因环境配置问题导致失败。

第二步：安装依赖项

接下来，小李打开了终端，开始安装必要的依赖项。这包括Python、Git以及其他一些关键库。他按照以下命令依次执行：

brew install python git

每一步完成后，他都会检查是否成功安装，以确保万无一失。

第三步：克隆DeepSeek仓库

完成环境搭建后，小李通过Git克隆了DeepSeek的开源代码库。他输入了如下命令：

git clone https://github.com/DeepSeekAI/DeepSeek.git

这一过程需要一定时间，因此他顺便泡了一杯咖啡，让自己放松片刻。

第四步：配置与运行

当代码库成功下载后，小李进入了项目目录并创建了一个虚拟环境。他解释道：“虚拟环境可以有效隔离不同项目的依赖关系，减少冲突。”随后，他运行了以下命令：

cd DeepSeek
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate

最后一步是安装所有依赖项，他使用pip完成了这项任务：

pip install -r requirements.txt

至此，所有的前期工作都已完成。

第五步：启动DeepSeek

怀着激动的心情，小李终于到了最关键的环节——启动DeepSeek。他输入了启动脚本：

python app.py

几秒钟后，终端显示一切正常，这意味着DeepSeek已经在本地成功运行！为了验证效果，小李打开浏览器访问了指定地址，并成功看到了界面。

总结与展望

通过这次实践，小李深刻体会到本地部署带来的便利性。虽然整个过程看似复杂，但实际上只要按照步骤操作，任何人都可以做到。如今，他已经能够随时随地利用DeepSeek进行深度学习实验，再也不用担心云端崩溃的问题。

如果你也想摆脱云端束缚，不妨试试这个保姆级教程吧！