随着DeepSeek模型的爆火出圈，越来越多的用户希望能够在本地部署该模型，目前SER9 Pro已全系支持在本地部署DeepSeek大模型，并且可以调动核显运算，下面将演示如何在SER9 Pro快速本地部署Deepseek模型。

通过浏览器搜索“DeepSeek本地部署”时，会看到有许多通过Ollama进行大模型本地部署的方式。

虽然可以实现本地部署大模型，但需要必定的代码基础，对初学者有必定难度，并且无法调用核显，我们可以通过LM Studio进行更为简单的完成部署。

使用硬件

SER9 Pro HX370（64GB 8000Mhz版本已上线），64GB内存的优势在于可以运行更大参数的AI模型。

第一划分更多内存作为专用显存：

1. 启动SER9 Pro，按住Delete键进入BIOS界面。

2. 使用键盘的左右键移动光标，依次选择：
Advanced → AMD CBS → NBIO Common Options → GFx Configuration → Dedicated Graphics Memory。

3. 选择需要设置的显存大小，根据官方推荐数据，GPU运行DeepSeek-14B模型时，至少需要7GB显存，因此一般提议设置为8-16GB显存，64G版本最大可以设置为48GB。

4. 按F4保存设置并重启。

配置检查

设置完成后，启动系统并进入任务管理器，查看GPU性能选项，可以看到，专用显存已设置为48GB，可以正常使用！

安装LM Studio

1. 下载LM Studio：

• 访问LM Studio官方网站[1]，下载适配Windows的安装包。

2. 安装LM Studio：

• 下载完成后，运行安装程序，并按照安装向导完成安装，选择合适的安装路径。

3. 设置语言环境：

• 启动LM Studio，首次启动时，选择跳过默认的大模型加载。

• 进入界面后，点击右下角齿轮按钮，进入设置，在Language选项中选择简体中文。

下载与配置DeepSeek模型

1. 搜索模型：

• 在LM Studio中，点击左上角的放大镜图标，搜索需要的模型，如DeepSeek。

• 默认需要科学上网才能下载模型文件，否则无法成功下载。

2. 下载模型：

• 由于网络问题和DeepSeek模型文件较大，提议直接从镜像站下载。在游览器搜索DeepSeek R1 GGUF模型下载，找到合适的镜像站（例如魔塔社区[2]）进行下载。

• 点击模型库，有超级多的模型可以选择，在搜索框中搜索你想要的模型，为了避免转换格式，我们选择后缀带有GGUF的模型，可以直接使用。

• GGUF：一种大模型文件格式，通过量化技术减少模型的大小和计算需求，使其在不同硬件上运行更快、更高效，让大模型更容易部署和使用。

• 选择需要的模型版本，如
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF，下载时注意不同精度的差异：

• Q8精度：精度高，文件大。

• Q2精度：精度低，文件小。

3. 模型存放目录：

• 下载完成后，将模型文件移动到LM Studio的本地模型文件目录中。例如：E:models。

• 在模型目录下新建文件夹，命名为下载的模型型号，如
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q2，进入文件夹再新建模型全称
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q2_K文件夹，将下载的模型文件放入其中。

这样模型文件目录就搭建完毕，可以在LM Studio中读取到这个模型文件，如果有新增的模型，就继续在E:models 下新建模型文件目录。

加载与配置模型

1. 加载模型：

• 返回LM Studio聊天界面，点击选择要加载的本地模型。

• 在弹出的窗口中，配置模型的运行参数，主要包括以下几个参数：

• 上下文长度：设置AI回复内容的最大字数，影响返回结果的长度。

• GPU卸载：控制显卡参与运算，优先使用显卡。

• CPU Thread Pool Size：设置CPU线程池大小，控制CPU参与运算。

2. 启动模型：

• 完成设置后，点击加载模型，即可开始与DeepSeek进行本地对话。

SER9 Pro支持本地快速搭建并运行DeepSeek大语言模型，通过以上步骤享受高效便捷的本地AI体验。

引用链接

[1] LM Studio官方网站: https://lmstudio.ai

[2] 魔塔社区：https://www.modelscope.cn