手机跑大模型不是梦！Deepseek部署全攻略

引言

在人工智能飞速发展的当下，大语言模型已成为推动各领域创新的关键力量。Deepseek 作为其中的佼佼者，以其强大的语言理解与生成能力，吸引了众多开发者与用户的目光。通常，我们在电脑上部署和使用 Deepseek，享受其带来的高效文本处理、智能问答等服务。但你是否想过，将 Deepseek 部署到手机上，会为我们的生活和工作带来怎样的改变呢？

在手机上部署 Deepseek，意味着我们可以随时随地调用这一强大的语言模型。无论是在通勤路上，利用碎片化时间获取信息、解决问题；还是在外出办公时，没有电脑的情况下，手机上的 Deepseek 能迅速成为我们的得力助手，协助撰写文案、分析数据、进行代码编写等工作，大大提升工作效率。同时，对于 AI 爱好者来说，手机部署 Deepseek 提供了更便捷的探索和学习方式，随时与模型交互，深入了解 AI 技术的魅力。本文将详细介绍如何在手机上部署 Deepseek，让你开启随时随地的 AI 之旅。

Deepseek 是什么

DeepSeek 是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款先进的大语言模型。它在自然语言处理领域展现出卓越的性能，具备强大的语言理解与生成能力，能够处理各种复杂的文本任务，如智能问答、文本创作、代码编写、翻译等。

DeepSeek 的特点十分显著。其在算法上进行了创新和优化，采用了如基于规则的方法确保强化学习的规模化，以及对注意力机制的创新改进等，使得模型在训练和推理过程中更加高效，大大降低了计算成本。同时，它延续了高性价比的优势，以相对较低的训练成本，实现了与顶尖模型相媲美的性能，例如 DeepSeek-R1 仅用十分之一的成本就达到了 GPT-o1 级别的表现。

在功能方面，DeepSeek 具备强大的推理能力，能够进行复杂的逻辑推理和问题解决，为用户提供准确且高质量的回答。在自然语言理解与生成上，它可以完成高质量的文本分析、摘要生成、文本创作等任务，生成的内容自然流畅、逻辑连贯。此外，DeepSeek 还支持多模态学习，未来有望在图像、语音等领域与文本进行融合，实现更丰富和全面的理解与交互。凭借这些优势，DeepSeek 在全球 AI 领域迅速崭露头角，受到了广泛的关注和应用。

准备工作

手机系统要求

要在手机上成功部署 Deepseek，对手机系统有一定的要求。对于 Android 系统，建议版本在 Android 7.0 及以上，这是因为较低版本的系统可能无法支持部署过程中所需软件的运行，或者在运行时会出现兼容性问题。而对于 iOS 系统，目前支持 iOS 12.0 及更高版本，高版本的系统能够提供更稳定的运行环境和更好的性能优化，确保 Deepseek 在手机上能够高效运行。同时，系统的稳定性也至关重要，尽量保持手机系统为官方稳定版本，避免使用过于老旧或未经官方认证的系统，以防止在部署和使用过程中出现意外错误。

所需软件和工具

Termux：这是一款在 Android 系统上运行的终端模拟器，它提供了一个类似 Linux 的环境，允许用户在手机上运行命令行程序和脚本。我们可以在 F-Droid 应用商店中搜索并下载 Termux，下载时需注意选择最新版本，以获取更好的功能和稳定性。如果手机未安装 F-Droid，也可通过其官方网站（https://f-droid.org/packages/com.termux/ ）进行下载。安装过程中，手机可能会提示安全风险，这是因为安装的应用来源非官方应用市场，可根据自身需求谨慎选择是否继续安装。
Ollama：是一个用于管理和运行各种大语言模型的工具，我们需要通过它来下载和运行 Deepseek 模型。在安装 Ollama 之前，需要先确保 Termux 已安装并配置好相关依赖。在 Termux 中，通过克隆 Ollama 的 GitHub 仓库来获取其代码，命令为git clone depth 1 https://github.com/ollama/ollama.git，然后进入 ollama 目录cd ollama，再进行编译go generate./...和go build. 。
PocketPal AI（iOS 系统适用）：对于 iOS 系统的用户，PocketPal AI 是一款非常实用的应用，在 AI 模型部署方面功能强大。用户可直接在 App Store 中搜索 “PocketPal AI” 进行下载安装。安装完成后，借助该应用可以方便地在 iPhone 上部署 Deepseek 模型。

部署步骤详解

安装 Termux

下载 APK 文件：打开手机浏览器，访问 F-Droid 官方网站（https://f-droid.org/packages/com.termux/ ），在页面中找到 Termux 的 APK 下载链接，点击下载。由于手机安全设置，可能会对非官方应用市场来源的应用下载进行提示，此时需谨慎确认后继续下载。
安装 Termux：下载完成后，找到下载的 APK 文件并点击安装。安装过程中，手机会提示应用将获取的权限等信息，如存储、网络等权限，这些权限是 Termux 正常运行所必需的，点击 “安装” 按钮，等待安装完成。
授予权限：安装完成后，首次打开 Termux 应用，它会请求授予存储权限。点击 “允许” 按钮，授予 Termux 访问手机存储空间的权限，以便它能够存储和访问文件，这对于后续安装和运行其他软件至关重要。

配置 Ollama 运行环境

授予存储权限：在 Termux 中，执行授予存储权限的命令termux-setup-storage 。执行该命令后，手机会弹出权限请求对话框，点击 “允许”，即可授予 Termux 访问存储的权限。此时，Termux 就可以在手机存储中读取和写入文件，为后续的操作提供基础。
更新软件包：更新软件包是非常必要的步骤，它可以确保我们安装的软件是最新版本，修复了已知的漏洞，并且可能带来新的功能。在 Termux 中，输入更新软件包的命令apt update，该命令会从 Termux 的软件源中下载最新的软件包列表。下载完成后，再输入apt upgrade命令，它会将所有已安装的软件包更新到最新版本。在更新过程中，可能会提示是否继续更新，输入 “y” 并回车确认即可。
安装依赖工具：
- 安装 Git：Git 是一个分布式版本控制系统，用于管理代码的版本和协作开发。在 Termux 中，输入安装 Git 的命令pkg install git，系统会自动从软件源中下载并安装 Git 。安装过程中，同样可能会提示确认安装，输入 “y” 回车即可。
- 安装 CMake：CMake 是一个跨平台的安装（编译）工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装（编译过程）。输入命令pkg install cmake进行安装，按照提示完成安装过程。
- 安装 Golang：Ollama 是使用 Go 语言编写的，所以需要安装 Golang 环境。执行命令pkg install golang，等待安装完成，Golang 安装完成后，会在 Termux 中配置好相应的环境变量，以便后续使用。

安装并构建 Ollama

克隆 Ollama 仓库：在 Termux 中，执行克隆 Ollama GitHub 仓库的命令git clone depth 1 https://github.com/ollama/ollama.git 。这个命令会从 GitHub 上下载 Ollama 的源代码到手机中。由于网络状况和代码大小等因素，下载过程可能需要一些时间，请耐心等待。下载完成后，会在当前目录下生成一个名为 “ollama” 的文件夹，里面包含了 Ollama 的所有代码文件。
进入 Ollama 目录：下载完成后，需要进入下载的 ollama 目录，才能对其进行后续操作。在 Termux 中输入命令cd ollama，即可进入 ollama 目录。此时，我们在 Termux 中的操作目录就切换到了 ollama 文件夹下，后续执行的命令都将在这个目录中生效。
生成 Go 代码并构建：进入 ollama 目录后，运行生成 Go 代码的命令go generate./... 。这个命令会根据项目中的模板和配置文件，自动生成一些 Go 代码，这些代码是 Ollama 正常运行所必需的。生成代码完成后，再执行编译 Ollama 的命令go build. 。这个命令会将 Ollama 的源代码编译成可执行文件，同样，编译过程可能需要一定时间，取决于手机的性能和代码的复杂程度。等待编译完成后，Ollama 就安装并构建成功了。

运行 DeepSeek 模型

选择合适模型

在手机上运行 Deepseek 模型时，由于手机的硬件资源相对有限，如内存、计算能力等，需要选择合适参数规模的模型，以确保模型能够在手机上流畅运行。一般来说，参数规模较小的模型对手机硬件要求较低，运行起来更为稳定和流畅。在 Ollama 的模型库中（https://ollama.com/library ），可以查看 Deepseek 相关模型及其介绍，其中不同版本的模型参数规模有所不同，例如有 1.5B、7B 等版本。我们可以根据手机的硬件配置来选择模型，若手机配置较低，可优先考虑选择 1.5B 版本的模型；若手机配置较高，可尝试 7B 版本等参数稍大的模型。同时，还可以参考模型库中其他用户对模型在手机上运行效果的评价和反馈，来辅助我们做出选择。

下载并运行模型

以选择下载并运行 DeepSeek 1.5B 模型为例，在 Termux 中，输入下载并运行模型的命令ollama run deepseek-r1:1.5b 。执行该命令后，Ollama 会自动从模型仓库中下载 DeepSeek 1.5B 模型到手机中。由于模型文件大小通常在几百兆到几个 G 不等，下载过程会受到网络速度的影响。如果网络速度较快，可能在几分钟内就能完成下载；若网络状况不佳，下载时间可能会延长，甚至可能出现下载中断的情况。在下载过程中，Termux 会显示下载进度条，让我们可以直观地了解下载的进展情况。等待下载完成后，我们就可以在手机上运行 DeepSeek 模型，开始与它进行交互了。

常见问题及解决方法

在手机部署 Deepseek 的过程中，可能会遇到各种问题，以下为大家提供一些常见问题及解决方法：

网络问题：在下载软件或模型时，可能遇到网络连接不稳定、下载中断等问题。可以检查手机网络连接，确保网络稳定。若使用 Wi-Fi，可尝试重启路由器；若使用移动数据，可查看信号强度。若网络速度较慢，导致下载时间过长，可在网络状况较好的时段，如清晨或深夜，网络使用低谷期，重新进行下载。此外，还可以通过更换网络环境，如从家庭网络切换到工作网络，或者使用移动网络热点，来解决网络连接问题。
依赖安装失败：在安装依赖工具时，如 Git、CMake、Golang 等，可能由于软件源问题导致安装失败。遇到这种情况，可以更换软件源，在 Termux 中，编辑软件源配置文件，将软件源地址替换为其他可用的源，如清华大学的 Termux 软件源。具体操作是在 Termux 中输入nano /data/data/com.termux/files/usr/etc/apt/sources.list，打开软件源配置文件，将原有的软件源地址替换为deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/termux/termux-packages-24 stable main，然后按Ctrl+X，再按Y，最后按Enter保存并退出。保存后，再次执行更新软件包和安装依赖工具的命令apt update和pkg install [软件名] 。
模型运行卡顿：运行模型时，若手机性能不足，可能会出现卡顿现象。可以尝试关闭手机中其他不必要的后台程序，释放内存和处理器资源，为模型运行提供更多的硬件资源支持。另外，降低模型的参数规模，选择更适合手机硬件配置的小参数模型，也能有效提升模型运行的流畅度。还可以通过定期清理手机缓存和垃圾文件，优化手机的存储和运行环境，来减少模型运行卡顿的情况。

总结与展望

在手机上部署 Deepseek，为我们开启了便捷、高效的 AI 应用新方式。通过前期对手机系统的适配检查，准备好 Termux、Ollama 等关键软件和工具，再按照详细的步骤完成安装、配置与模型下载运行，我们得以在手机这一便携设备上体验到 Deepseek 强大的语言处理能力。尽管在部署过程中可能会遇到网络、依赖安装、模型运行卡顿等问题，但通过相应的解决方法，大部分问题都能得到有效解决。

展望未来，随着手机硬件性能的不断提升，如处理器计算能力的增强、内存容量的增大以及存储速度的加快，将为大模型在手机上的运行提供更坚实的硬件基础，使其能够支持更高参数规模的模型，运行效果也将更加流畅。同时，软件技术也在持续发展，模型优化技术不断进步，如模型压缩、量化等技术的成熟，能够进一步降低模型对硬件资源的需求，提高模型在手机上的运行效率。此外，大模型与手机应用的融合也将更加深入和广泛，除了现有的文本处理、智能问答等功能，未来可能会在更多领域得到应用，如智能辅助驾驶、智能家居控制等，为我们的生活带来更多的便利和创新。相信在不久的将来，手机部署大模型将成为常态，为我们的生活和工作带来更多的惊喜与变革。