DeepSeek AI 免费使用全攻略：Anakin AI、Ollama 与云端部署实战指南

一. 什么是 DeepSeek AI？

DeepSeek AI 是一系列备受社区关注的大语言模型（LLM），在逻辑推理、数学运算、编程辅助和通用知识任务上表现出色。其优势不仅在于卓越的性能，还在于高可及性——通过开源策略，使研究者、开发者和 AI 爱好者可以摆脱商业 AI 的高昂成本。

1. DeepSeek 模型家族

DeepSeek-R1 ：首代推理模型，提供从 1.5B 到 671B 参数规模版本。
DeepSeek-V3 ：针对通用对话场景优化的聊天模型。
DeepSeek Coder ：专注代码生成和编程任务的专项模型。

部分 DeepSeek 模型的性能已接近甚至超越主流商业 AI 的高价专有模型。

二. 通过 Anakin AI 平台免费体验 DeepSeek

如果希望快速体验 DeepSeek AI，无需复杂配置，Anakin AI 平台是理想选择。

1. 使用步骤

访问 anakin.ai 并注册免费账户。
在应用商店搜索“DeepSeek”。
选择 DeepSeek-R1 或 DeepSeek-V3 模型。
点击“使用应用”，即可通过直观的聊天界面进行交互。

2. 核心优势

a. 零安装配置

无需复杂硬件或软件设置，即可直接使用。

b. 适合所有用户

统一界面设计，兼顾新手和专家使用。

c. 多模型集成

同时访问多个模型，提高使用灵活性。

d. 免费额度合理

提供充足免费额度，满足日常测试和学习需求。

e. 支持定制化

可定制工作流，并支持批量任务处理。

通过 Anakin AI，无需担心硬件配置，即可体验问答生成、编程辅助等功能。

三. 本地部署 DeepSeek：Ollama 框架

若需要更高隐私性、控制权和性能，可选择通过 Ollama 本地部署 DeepSeek 模型。

1. 硬件需求

模型规模	推荐 GPU 显存
小型 1.5B/7B/8B	8GB GPU + 16GB 内存
中型 14B/32B	16-24GB 显存
大型 70B	40GB+ 显存
完整 671B	企业级多 GPU 支持

2. 部署流程

# 基础设备
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 中级设备
ollama run deepseek-r1:7b

# 高性能设备
ollama run deepseek-r1:14b

3. 模型管理命令

查看已安装模型：ollama list
移除模型：ollama rm deepseek-r1:7b
查看模型信息：ollama show deepseek-r1

4. 图形界面增强工具

Open WebUI：网页交互界面。
LM Studio：桌面端管理工具。
MSTY.app：优化版 Ollama GUI。

四. 云端免费方案

1. Google Colab

!pip install transformers torch accelerate

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

2. Hugging Face 空间

创建免费账户。
新建 Space 项目。
使用 Gradio 框架快速搭建交互界面。

五. 构建 RAG 应用

使用 LangChain 构建基于 DeepSeek 的检索增强生成应用。

1. 环境准备

pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official

2. 文档处理与向量存储

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

3. NVIDIA NIM 集成示例

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA

llm = ChatNVIDIA(model="deepseek-ai/deepseek-r1", api_key="your_key", temperature=0.7)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=vectorstore.as_retriever())

六. 性能优化建议

使用 4-bit 或 8-bit 量化模型。
限制上下文长度，减少计算量。
关闭不必要的后台进程。
启用 GPU 加速提升性能。

七. 总结

DeepSeek AI 通过开源策略打破 AI 技术壁垒，使个人开发者也能体验前沿 LLM。无论是通过 Anakin AI 平台、Ollama 本地部署，还是云端方案，都能满足不同需求。结合自身数据和业务场景，开发者可创造专属智能应用，充分释放 AI 潜力。

原文链接: http://anakin.ai/de/blog/how-to-use-deepseek-ai-for-free-ar/