📢欢迎点赞 ：👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正，赐人玫瑰，手留余香！📢本文作者：由webmote 原创📢作者格言：新的征程，用爱发电，去丈量人心，是否能达到人机合一？
序言
在亚马逊雨林的深处，一只蝴蝶🦋轻轻扇动翅膀，可能引发数千公里外的风暴。
而我想从头开始学习AI，进军AI技术的念头，也始于一个多年认识的朋友，他的一句话，你知道Deepseek吗，超级火！
是的，在这个风云骤变的岁月，高龄程序员是个危险的职业，要么在奔跑中被诛杀，要么在沉寂中被淘汰。既然风起于青萍之末，浪成于微澜之间，那么跌谷底也要开花，沉海底也要望月，与其抱怨于黑暗，不如提灯向前行。
一阵小小的涟漪震荡，似乎某个齿轮开始转动。这个想法像蝴蝶效应一样，最终让我掏空钱包，组装了一台能跑 DeepSeek 的怪兽级电脑。今天，就让我们盘点下这其中的奥秘。
1.硬件的抉择
“我怎么学习AI，它需要怎么训练数据？” 这个看似简单的想法，背后却需要显卡的支持，大家都知道，中国的XXX原因，导致很多显卡都无法入手，而国产的又不是那么熟悉，虽然，云端也可以跑下一些开源小模型，体验AI生成文本的乐趣，但终归限制重重。
我自己的感受：
- 隐私问题：自己的数据不想随便上传到第三方服务器。成本不可控：API按token计费，长期使用费用惊人。延迟高：每次请求都要等待网络响应，效率低下。
经过网上搜索对比，看到需要如下配置，可运行Deepseek。DeepSeek 这类大模型对硬件的要求极高，尤其是：
- GPU：决定模型能否跑起来（NVIDIA 显卡是刚需）。内存：至少 64GB，否则加载模型都困难。存储：模型文件动辄 50GB+，SSD 是必须的。
好了，既然CUDA是首选，那么看看这配置吧
由于预算有限，兜比脸干净，我最终选择了 RTX 4090，虽然它跑不动 67B 大模型，但至少能流畅运行 7B 版本。 哎，早一年趁黑神话火爆的时候买，至少节省1万成本。
2.环境搭建
系统就用windows 2019吧，反正是自己玩，搞个linux操作也麻烦，直接windows环境，上来就干。
24G的GPU看着很皮实，其实一点也不抗造。
第一次用i9，心理的感觉要快好多，不知道各位小伙伴觉得咋样？
本来觉得部署Deepseek还需要费一番手脚，完全没想到，在商家的技术支持下，三下五除二搞定。
简要描述下，各位会的直接跳过即可。
- 下载安装Ollama
Ollama 是一个 开源工具，旨在简化大型语言模型（LLM）在本地计算机上的 下载、运行和管理。它支持多种开源模型（如 LLaMA、Mistral、DeepSeek 等），并提供类似 Docker 的简单命令行操作，让用户无需复杂配置即可在本地运行 AI 大模型。
这里是下载地址， 不过如果你下载的时候出现不可描述的事情，那么请安装三脚架，人字梯，扶好扶手即可。
一路Next，安装完毕后，先退出，整体程序大约5个G。
也可以输入命令查看ollama -v
- 下载 DeepSeek 模型
打开Ollama官网，点击顶部的Models链接，此时我们就会看到deepseek-r1模型排在第一位，如下图所示。
厂家建议我选择32B，这应该是这个卡的天花板了。
随后我们复制下拉框后面的命令ollama run deepseek-r1:32b，粘贴到新打开的CMD窗口中回车执行（耐心等待下载完成），如下图所示：
经老手提示，下载过程中，最开始下载速度可能要快一些，下载到后面可能就几百KB了，此时我们可以按Ctrl+C停止下载，然后再重新复制命令执行下载，此时的下载速度又恢复到了几MB了（此操作可能会遇到重新下载的情况，但是几率很小），如此往复操作即可
都下载到100%，即表示完成。
3.聊天界面
常用的聊天界面，可以配置下载 chatboxai。
安装完毕后，进行简单配置。
保存后，就可以愉快的使用本地DeepSeek了。
4.使用私有数据训练
1.进入 Anything LLM 官网，下载 Windows 客户端，点此进入下载
2，下载好后，双击程序进行安装。
3，安装好后，打开软件，点击【开始】按钮进入使用界面。
4，进入后可以先建立一个工作区，然后点击全局配置按钮，进行配置，如下：
- LLM Selection（大语言模型选择）：这里选择了名为 Ollama 的模型Embedding Preference（嵌入偏好）：使用了名为 AnythingLLM Embedder 的嵌入工具Vector Database（向量数据库）：使用了 LanceDB 作为向量数据库
在主题内可以设置界面语言，看自己喜好设置即可。
通过上传按钮，传递需要保存的私有数据，可以是文本、md文件或者pdf等。
通过上传自己的私有文件，可以再次提问私有文件内相关的内容，查看是否能理解，当然按照上述配置，一切都应该没问题的。
总结
这次搭建只是开始，未来计划：
- 升级多卡系统：2×RTX 4090（NVLink）尝试更多的模型。优化推理速度：研究 vLLM、TensorRT-LLM 等加速方案。探索企业应用：如法律合同生成、医疗问答机器人。
硬件总费用：34000左右（后期又增加了2块大硬盘）。
这场AI风暴，始于一个简单的念头，最终让我踏入 大模型私有化部署 的深坑。虽然成本高昂，但掌握核心技术的成就感无可替代。
如果你也想尝试：
✅ 先云后本地：用 云GPU 体验，再决定是否买硬件。
✅ 明确需求：32B模型适合对话，67B需要专业设备。
✅ 量力而行：AI是深坑，入坑前先看看钱包！
—— 风已起，你是否准备好迎接这场AI革命？ 🌪️🚀
你学废了吗？
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