​​DeepSeek本地部署需根据硬件性能选择模型版本，最低需NVIDIA显卡（显存≥8GB）、8核CPU、16GB内存及30GB存储空间，推荐RTX 3060及以上显卡与32GB内存以优化体验。​​

DeepSeek部署的核心在于兼容性与性能平衡，​​硬件要求​​中GPU为可选但强推配置，NVIDIA显卡需显存≥8GB（如RTX 3060/4060），更高显存（16GB+）可流畅运行更大模型。若无GPU，需确保CPU具备AVX2指令集且核心数≥6，内存扩容至32GB以上以保障响应速度。​​软件环境​​需Python 3.8+与Ollama框架，Windows用户直接下载安装包并按向导配置，Linux通过终端指令安装；Docker与WebUI工具（如Open WebUI）为可视化操作提供支持，但依赖基础环境稳定。​​存储规划​​方面，模型文件占用因版本而异，7B版本约需10GB，32B版本需40GB以上，建议预留50GB以上空间避免溢出。​​网络条件​​需稳定访问Ollama官网下载组件，镜像源与代理设置可加速资源获取。针对低配设备，可通过量化技术（如4/8位降级）减少显存占用，关闭非必要程序释放资源。部署后需测试模型响应延迟与生成稳定性，必要时调整线程数或更换轻量化模型版本以匹配硬件能力，最终通过浏览器或API实现本地化智能交互。