DeepSeek本地部署与应用开发 政府与企业级实战案例解析

全面：涵盖DeepSeek基础介绍、常用系统部署及大模型安全部署全流程

部署：全维度解析DeepSeek本地化部署步骤，AI新手也可快速学会

构建：详解目前最火爆的2个AI应用项目，无缝衔接本地DeepSeek能力

实战：精选3个企业及政府级实战案例，从0到1快速入门

本书从DeepSeek的相关知识讲起，围绕其本地化部署、安全防护，结合OpenWebUl、Dify等工具展开深入讲解，并通过多个实战案例，让读者不仅系统学习DeepSeek本地化部署的专业知识，还对AI在企业场景中的应用有更为深入的理解。

本书分为12章，涵盖的主要内容有DeepSeek介绍，让读者初步认识DeepSeek；阐述本地化部署的必要性；给出本地化部署的专业建议，并开展实操讲解；针对信创系统的实操和本地化部署安全防护展开论述；讲述DeepSeek在本地的应用实践，以及OpenWebUI和Dify的应用实践；最后，通过企业会议助手、企业招聘助手、AI聊天机器人等实战案例，帮助读者进一步巩固知识。

本书内容深入浅出，案例丰富，实操性强，特别适合对AI本地化部署感兴趣的入门读者和进阶读者阅读，也适合AI开发工程师、企业数字化转型推动者等专业人士阅读。此外，本书还适合作为相关技术培训的教材使用。

康玮剑，集美大学校外导师，知名科技公司软件总监。CSDN博客专家，全网粉丝10W+。拥有10年软件开发和IT行业经验，紧跟人工智能大模型技术的发展，成功将其应用于实际项目中，显著提升企业及政府机构的工作效能。

杨杰斌，集美大学校外导师，10年大数据和AI应用开发经验。先后就职网宿、美图，资深大数据开发专家。凭借其卓越的技术能力，主导多项关键技术项目，致力于企业数字化转型和人工智能领域的探索和分享。

王宗跃，集美大学计算机工程学院院长，博士毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业，主要从事无人驾驶、计算机视觉、空间信息处理等方面研究，主持国家自然科学基金、福建省技术创新重点攻关及产业化项目等课题10余项，在国内外重要刊物上发表论文30余篇，曾获厦门市科技进步奖一等奖、中国商业联合会服务业科技创新奖一等奖。

第1章DeepSeek介绍

1.1DeepSeek发展历程002

1.1.1早期创立与初步探索（2023年）002

1.1.2技术迭代与性能提升（2024年）002

1.1.3技术突破与开源登顶（2025年）003

1.2DeepSeek产业革命004

1.2.1芯片与算力厂商004

1.2.2互联网与云厂商005

1.2.3车企与手机厂商006

1.2.4政府与政务服务007

1.2.5医疗与教育服务007

1.3DeepSeek爆火原因009

1.3.1国际顶尖的推理能力009

1.3.2超低的推理和训练成本010

1.3.3开源策略普惠全世界011

1.4小结012

第2章DeepSeek本地化部署必要性

2.1全方位对比矩阵015

2.2数据安全与合规016

2.2.1高度监管领域016

2.2.2经济损失案例017

2.2.3实际应用案例017

2.3稳定性与可靠性018

2.4低延时与实时性019

2.4.1实时性场景019

2.4.2本地化部署优势020

2.5模型微调与优化适配020

2.5.1DeepSeek优势020

2.5.2实际应用案例021

2.6边缘离线应用022

2.6.1边缘离线场景022

2.6.2实际应用案例022

2.6长期使用成本023

2.7.1人工客服成本基准023

2.7.2API调用成本估算（智能客服）024

2.7.3API调用成本估算（智能营销）025

2.7.4本地化部署成本026

2.7.5小结026

第3章DeepSeek本地化部署建议

3.1评估准备工作029

3.1.1必要性评估029

3.1.2需求评估029

3.1.3资源评估030

3.1.4风险评估031

3.1.5效益评估032

3.2算力申请或租赁033

3.2.1购买硬件033

3.2.2申请算力034

3.2.3租赁算力035

3.3分阶段实施036

3.3.1初期探索阶段037

3.3.2优化拓展阶段037

3.3.3全面推广阶段038

3.4混合架构策略039

第4章DeepSeek本地化部署实操

4.1本地化部署工具对比042

4.2基于Windows系统部署Ollama043

4.2.1下载Ollama043

4.2.2安装Ollama044

4.2.3指定Ollama安装路径045

4.2.4指定大模型存储路径045

4.3基于Linux系统部署Ollama046

4.3.1下载Ollama047

4.3.2启动Ollama047

4.4Ollama安全设置048

4.4.1Ollama的风险隐患048

4.4.2Ollama的安全防护049

4.5部署DeepSeek模型050

4.5.1选择DeepSeek-R1模型050

4.5.2拉取DeepSeek-R1模型053

4.5.3运行DeepSeek-R1模型054

4.6部署过程中的常见问题056

4.6.1模型加载时间过长056

4.6.2启动Ollama报错057

4.6.3内存不足错误058

4.6.4模型响应不准确058

4.7DeepSeek本地运行实测058

4.7.1基于NVIDIARTX306012G实测059

4.7.2基于AMDRX7900XTX24G实测065

4.8DeepSeek本地一体机071

4.8.1中国电信：息壤智算一体机（DeepSeek版）072

4.8.2京东云：DeepSeek大模型一体机072

4.8.3联想：DeepSeek智能体一体机072

4.8.4阿里：飞天智算一体机073

4.8.5百度：DeepSeek推理一体机073

4.8.6浪潮：DeepSeek元脑一体机074

第5章DeepSeek信创系统实操

5.1信创介绍076

5.1.1信创的重要性076

5.1.2信创的核心架构体系077

5.1.3信创的典型应用示例078

5.2基于统信UOS部署DeepSeek079

5.2.1统信UOS介绍079

5.2.2统信UOSAI080

5.2.3基于Ollama部署DeepSeek082

5.3基于麒麟openKylin部署DeepSeek082

5.3.1银河麒麟openKylin介绍083

5.3.2麒麟AI助手083

5.3.3基于Ollama部署DeepSeek085

第6章大模型本地化部署安全防护

6.1大模型本地化部署的安全隐患087

6.1.1数据安全隐患087

6.1.2网络安全隐患088

6.1.3开源框架漏洞隐患089

6.2大模型本地化部署安全隐患的解决方案090

6.2.1数据安全解决方案090

6.2.2框架漏洞解决方案091

6.2.3网络安全解决方案093

6.3漏洞扫描检测工具094

6.3.1漏洞扫描检测工具对比094

6.3.2AI-Infra-Guard安装096

6.3.3AI-infra-Guard的Web使用098

6.3.4AI-infra-Guard的命令行使用102

第7章DeepSeek本地应用实践

7.1基于Chatbox客户端使用DeepSeek105

7.1.1Chatbox下载105

7.1.2Chatbox安装105

7.1.3Chatbox配置106

7.1.4Chatbox使用107

7.2基于RESTAPI使用DeepSeek108

7.2.1OllamaAPI文档108

7.2.2RESTAPI分类和简述109

7.2.3使用Curl快速测试API连通性110

7.2.4使用Apipost调用Ollama生成文本接口111

7.2.5使用Python调用Ollama生成聊天接口112

7.3基于VisualStudioCode插件使用DeepSeek114

7.3.1VSCode下载115

7.3.2VSCode安装115

7.3.3VSCode插件116

7.3.4使用RooCode插件117

7.3.5使用twinny插件120

7.3.6使用Cline插件123

7.3.7使用DeepSeekR1插件126

第8章OpenWebUI应用实践

8.1基于Windows部署OpenWebUI131

8.1.1DockerDesktop下载131

8.1.2DockerDesktop安装131

8.1.3DockerEngine启动133

8.1.4DockerEngine镜像源134

8.1.5拉取OpenWebUI镜像135

8.1.6启动OpenWebUI容器136

8.1.7停止OpenWebUI容器137

8.1.8删除OpenWebUI容器137

8.2基于Linux部署OpenWebUI137

8.2.1准备Conda环境138

8.2.2安装OpenWebUI平台139

8.3OpenWebUI基础应用140

8.3.1创建管理员账号141

8.3.2禁用OpenAI141

8.3.3用户管理142

8.3.4权限组管理144

8.3.5模型管理146

8.3.6知识库管理148

8.3.7提示词管理150

8.3.8本地局域网使用151

8.4文档内容提取引擎153

8.4.1动态适配源码解析153

8.4.2内容提取引擎对比157

8.4.3ApacheTika安装158

8.4.4ApacheTika集成159

8.5联网搜索引擎160

8.5.1SearXNG介绍161

8.5.2SearXNG安装162

8.5.3SearXNG集成163

8.5.4SearXNG常见问题164

8.5.5OpenWebUI使用联网搜索168

8.6文本分切器169

8.6.1文本分切器对比170

8.6.2Tiktoken分切器设置170

8.7语义向量模型171

8.7.1语义向量模型引擎171

8.7.2语义向量模型对比172

8.7.3BGE-M3集成173

8.8检索机制174

8.8.1向量检索源码解析176

8.8.2混合检索源码解析177

8.8.3Reranker重排序模型181

8.8.4BAAI/bge-reranker-v2-m3集成182

8.9RAG183

8.9.1知识库构建流程183

8.9.2RAG工作流程184

8.9.3RAG应用示例（办公助手）186

第9章Dify应用实践

9.1Dify概述和核心价值190

9.1.1Dify概述190

9.1.2Dify核心价值191

9.2Dify的核心架构与技术实现191

9.2.1知识库管理系统191

9.2.2工作流引擎192

9.2.3模型管理193

9.3Dify的搭建与部署193

9.3.1环境准备193

9.3.2克隆代码库194

9.3.3启动服务195

9.3.4常见问题排查197

9.4使用Dify搭建AI聊天助手201

9.4.1初始化Dify201

9.4.2添加模型供应商202

9.4.3创建聊天助手203

9.4.4发布聊天助手205

9.5知识库的使用206

9.5.1新建知识库206

9.5.2安装Embedding模型208

9.5.3在聊天室中配置知识库209

9.5.4知识库效果展示210

9.6Agent的使用212

9.6.1聊天助手、Agent、文本生成应用介绍212

9.6.2Agent工具介绍213

9.6.3使用Agent实现旅游助手215

9.7知识库优化建议219

9.7.1文档质量219

9.7.2分段策略220

9.7.3检索测试220

9.7.4成本控制221

9.8小结221

第10章实战——基于工作流构建企业会议助手

10.1依赖环境224

10.2创建Dify工作流应用224

10.3获取个人用户信息225

10.3.1获取Dify用户ID225

10.3.2绑定OA用户ID226

10.3.3获取OA用户ID227

10.4实现预定会议功能231

10.4.1获取预定会议接口231

10.4.2获取接口所需信息231

10.4.3请求接口预定会议237

10.5实现会议查询功能242

10.5.1获取查询会议接口242

10.5.2请求接口查询会议243

10.6实现会议取消功能247

10.6.1取消会议接口247

10.6.2获取会议ID247

10.6.3请求接口取消会议252

10.7实现会议纪要功能254

10.7.1安装语音模型254

10.7.2开发语音识别服务257

10.7.3配置Dify工作流260

10.7.4效果演示264

10.8实现各个功能汇总264

第11章实战——基于智能体构建企业招聘助手

11.1OpenAIAgentsSDK介绍和使用269

11.1.1OpenAIAgentsSDK介绍269

11.1.2OpenAIAgentsSDK安装270

11.1.3在OpenAIAgentsSDK中使用DeepSeek270

11.1.4Agent使用示例272

11.1.5Handoffs使用示例273

11.1.6Tool使用示例276

11.2项目开始前准备工作277

11.2.1项目环境准备277

11.2.2定义使用的模型供应商278

11.3实现简历分析功能279

11.3.1简历分析工具开发280

11.3.2简历分析Agent定义281

11.3.4简历分析Agent测试284

11.4实现简历概要输出Excel功能285

11.4.1简历输出工具开发285

11.4.2简历输出Agent定义288

11.4.3简历分析和输出Agent测试289

11.5实现压缩包解压自动识别简历功能291

11.5.1简历解压工具开发291

11.5.2简历解压Agent定义293

11.5.3简历解压、分析和输出Agent测试294

11.6实现简历评估排序功能296

11.6.1简历评估排序Agent定义296

11.6.2简历解压、分析、排序和输出Agent测试298

11.7功能整合与智能体集成301

11.7.1入口Agent定义301

11.7.2智能体集成与测试303

第12章实战——AI聊天机器人

12.1小智AI系统架构309

12.1.1小智AI介绍309

12.1.2系统架构设计311

12.1.3语音对话流程313

12.1.4本地应用场景314

12.2ESP32设备端实现316

12.2.1硬件平台（ESP32-S3-BOX3）316

12.2.2软件框架结构317

12.2.3源码编译与固件下载319

12.2.4Wi-Fi配网功能实现322

12.2.5设备激活功能实现327

12.2.6语音对话功能实现331

12.2.7离线唤醒和对话打断功能实现336

12.3本地服务器实现347

12.3.1软件框架结构347

12.3.2本地环境准备349

12.3.3本地后端服务运行355

12.3.4本地前端服务运行358

12.3.5服务器配置管理359

12.3.6ESP32连接服务器362

12.3.7DeepSeek调用流程364

12.4总结368