Heim
So laufen Sie Deepseek KI vor Ort, um Ihre Privatsphäre zu schützen - 2 einfache Wege

3. DeepSeek installieren
4. DeepSeek auswählen und verwenden
Wie man DeepSeek lokal über die Linux-Befehlszeile installiert
Alternativ können Sie eine vollständige Installation von DeepSeek auf einem Linux-System durchführen. Beachten Sie, dass diese Methode einige hohe Systemanforderungen hat:
- CPU: Ein leistungsstarker Mehrkernprozessor mit mindestens 12 Kernen wird empfohlen.
- GPU: Eine NVIDIA-GPU mit CUDA-Unterstützung für bessere Leistung. Wenn Ollama keine NVIDIA-GPU erkennt, wird auf den CPU-only-Modus umgeschaltet.
- RAM: Mindestens 16 GB, bevorzugt 32 GB oder mehr.
- Speicher: NVMe-Speicher für schnellere Operationen.
- Betriebssystem: Ubuntu oder eine Ubuntu-basierte Distribution.
Wenn Ihr System diese Anforderungen erfüllt und Sie Ollama installiert haben, können Sie das DeepSeek R1-Modell mit dem Befehl ausführen:
ollama run deepseek-r1:8bWenn Sie Ollama noch nicht installiert haben, können Sie dies mit folgendem Befehl tun:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWährend der Installation werden Sie nach Ihrem Benutzerpasswort gefragt.
Es gibt mehrere Versionen von DeepSeek, die Sie ausführen können, darunter:
- ollama run deepseek-r1 - Die Standard-8B-Version
- ollama run deepseek-r1:1.5b - Das kleinste Modell
- ollama run deepseek-r1:7b - Die 7B-Version
- ollama run deepseek-r1:14b - Die 14B-Version
- ollama run deepseek-r1:32b - Die 32B-Version
- ollama run deepseek-r1:70b - Das größte und fortschrittlichste Modell
Sobald der Befehl abgeschlossen ist, befinden Sie sich in der Ollama-Eingabeaufforderung und können das gewählte Modell verwenden.
Mit beiden Methoden haben Sie Zugriff auf DeepSeek AI, sodass Sie es sicher auf Ihrem lokalen Computer verwenden können, wobei Ihre Anfragen und Daten privat bleiben.
Verwandter Artikel
Inside Details Exposed About Next-Gen Gemini: Strained Computing Power, Internal Teams Disagreed on Development Priorities and Resource Allocation
Berichten zufolge wurde der Start des hocherwarteten Next-Generation-Gemini-Modells von Google verschoben. Interne Uneinigkeiten über Entwicklungsprioritäten und Ressourcenallokation, kombiniert mit begrenzter Rechenkapazität und komplexen Genehmigun
OpenAI entkräftet Bedenken bezüglich des verlangsamen Wachstums und erklärt, dass mehrere Geschäftsbereiche ihre Expansion beschleunigen
Als Reaktion auf externe Kritik bezüglich des nachlassenden Umsatzwachstums und verpasster interner Zielvorgaben gab der KI-Pionier OpenAI am Dienstag, den 28. April, eine selbstbewusste Erklärung ab. Das Unternehmen präzisierte, dass seine Verbrauch
Alibaba Super Cup: Qwen3.8-Max debütiert mit verbesserten Coding- und Bürotools
Alibaba hat offiziell Qwen3.8-Max vorgestellt, ein hochmodernes Foundation-Modell mit 2,4 Billionen Parametern. Diese bedeutende KI-Entwicklung bietet erhebliche Leistungssteigerungen in Kernbereichen wie Programmierung und professionelle Büroaufgabe
Empfehlungen zu verwandten Spezialthemen
Kommentare (16)
Finally a guide on running DeepSeek locally! I've been worried about data privacy with cloud AI. The cost efficiency is impressive too. Definitely trying this out. 🚀
로컬에서 AI를 실행하는 방법에 대한 글 정말 도움 됐어요! 개인정보 보호 이슈가 점점 중요해지는 시대에 DeepSeek 같은 오픈소스 모델이 큰 대안이 될 것 같네요. 한국에서도 AI 개발 경쟁이 치열한데, 비용 효율적인 중국 모델이 시장에 어떤 영향을 미칠지 궁금해요 🤔 혹시 한국어 지원은 언제쯤 될까요?
Also das mit der lokalen Installation ist ja wirklich praktisch! Endlich muss man nicht mehr ständig Daten in die Cloud schicken. Aber mal ehrlich, wie viel Speicherplatz braucht so ein Modell eigentlich? Mein Laptop ist schon jetzt voll mit Fotos... 🤔
¡Qué interesante! No sabía que DeepSeek era una startup china con costes tan bajos. Me pregunto cómo logran desarrollar modelos tan efectivos con menos recursos que sus competidores estadounidenses. La opción de ejecución local es crucial para la privacidad de datos, especialmente para aquellos que trabajan con información sensible. ¿Alguien ya lo ha probado? Me encantaría conocer experiencias reales 🧐
DeepSeek running locally sounds cool, but I'm skeptical about the setup complexity. Has anyone tried it yet? 🤔

3. DeepSeek installieren
4. DeepSeek auswählen und verwenden
Wie man DeepSeek lokal über die Linux-Befehlszeile installiert
Alternativ können Sie eine vollständige Installation von DeepSeek auf einem Linux-System durchführen. Beachten Sie, dass diese Methode einige hohe Systemanforderungen hat:
- CPU: Ein leistungsstarker Mehrkernprozessor mit mindestens 12 Kernen wird empfohlen.
- GPU: Eine NVIDIA-GPU mit CUDA-Unterstützung für bessere Leistung. Wenn Ollama keine NVIDIA-GPU erkennt, wird auf den CPU-only-Modus umgeschaltet.
- RAM: Mindestens 16 GB, bevorzugt 32 GB oder mehr.
- Speicher: NVMe-Speicher für schnellere Operationen.
- Betriebssystem: Ubuntu oder eine Ubuntu-basierte Distribution.
Wenn Ihr System diese Anforderungen erfüllt und Sie Ollama installiert haben, können Sie das DeepSeek R1-Modell mit dem Befehl ausführen:
Wenn Sie Ollama noch nicht installiert haben, können Sie dies mit folgendem Befehl tun:
Während der Installation werden Sie nach Ihrem Benutzerpasswort gefragt.
Es gibt mehrere Versionen von DeepSeek, die Sie ausführen können, darunter:
- ollama run deepseek-r1 - Die Standard-8B-Version
- ollama run deepseek-r1:1.5b - Das kleinste Modell
- ollama run deepseek-r1:7b - Die 7B-Version
- ollama run deepseek-r1:14b - Die 14B-Version
- ollama run deepseek-r1:32b - Die 32B-Version
- ollama run deepseek-r1:70b - Das größte und fortschrittlichste Modell
Sobald der Befehl abgeschlossen ist, befinden Sie sich in der Ollama-Eingabeaufforderung und können das gewählte Modell verwenden.
Mit beiden Methoden haben Sie Zugriff auf DeepSeek AI, sodass Sie es sicher auf Ihrem lokalen Computer verwenden können, wobei Ihre Anfragen und Daten privat bleiben.
Inside Details Exposed About Next-Gen Gemini: Strained Computing Power, Internal Teams Disagreed on Development Priorities and Resource Allocation
Berichten zufolge wurde der Start des hocherwarteten Next-Generation-Gemini-Modells von Google verschoben. Interne Uneinigkeiten über Entwicklungsprioritäten und Ressourcenallokation, kombiniert mit begrenzter Rechenkapazität und komplexen Genehmigun
OpenAI entkräftet Bedenken bezüglich des verlangsamen Wachstums und erklärt, dass mehrere Geschäftsbereiche ihre Expansion beschleunigen
Als Reaktion auf externe Kritik bezüglich des nachlassenden Umsatzwachstums und verpasster interner Zielvorgaben gab der KI-Pionier OpenAI am Dienstag, den 28. April, eine selbstbewusste Erklärung ab. Das Unternehmen präzisierte, dass seine Verbrauch
Alibaba Super Cup: Qwen3.8-Max debütiert mit verbesserten Coding- und Bürotools
Alibaba hat offiziell Qwen3.8-Max vorgestellt, ein hochmodernes Foundation-Modell mit 2,4 Billionen Parametern. Diese bedeutende KI-Entwicklung bietet erhebliche Leistungssteigerungen in Kernbereichen wie Programmierung und professionelle Büroaufgabe
Finally a guide on running DeepSeek locally! I've been worried about data privacy with cloud AI. The cost efficiency is impressive too. Definitely trying this out. 🚀
로컬에서 AI를 실행하는 방법에 대한 글 정말 도움 됐어요! 개인정보 보호 이슈가 점점 중요해지는 시대에 DeepSeek 같은 오픈소스 모델이 큰 대안이 될 것 같네요. 한국에서도 AI 개발 경쟁이 치열한데, 비용 효율적인 중국 모델이 시장에 어떤 영향을 미칠지 궁금해요 🤔 혹시 한국어 지원은 언제쯤 될까요?
Also das mit der lokalen Installation ist ja wirklich praktisch! Endlich muss man nicht mehr ständig Daten in die Cloud schicken. Aber mal ehrlich, wie viel Speicherplatz braucht so ein Modell eigentlich? Mein Laptop ist schon jetzt voll mit Fotos... 🤔
¡Qué interesante! No sabía que DeepSeek era una startup china con costes tan bajos. Me pregunto cómo logran desarrollar modelos tan efectivos con menos recursos que sus competidores estadounidenses. La opción de ejecución local es crucial para la privacidad de datos, especialmente para aquellos que trabajan con información sensible. ¿Alguien ya lo ha probado? Me encantaría conocer experiencias reales 🧐
DeepSeek running locally sounds cool, but I'm skeptical about the setup complexity. Has anyone tried it yet? 🤔











