S
Stitex
Инфраструктура

Как запустить DeepSeek локально на своём сервере

Короткий ответ: DeepSeek можно запустить на собственном сервере — облегчённые версии работают на одной видеокарте, полная модель требует больше видеопамяти. После установки модель работает офлайн, и рабочие данные не уходят наружу. Разбираем, с чего начать и как выбрать версию под задачу.

23 июля 202610 минутStitex Technologies

Зачем запускать DeepSeek локально

Публичные сервисы удобны, но каждый запрос уходит на чужие серверы — а вместе с ним и содержимое ваших документов, переписки, клиентских данных. Локальный запуск снимает этот риск полностью: модель стоит на вашем сервере, работает без интернета, и наружу не уходит ничего. Ни подписок за пользователя, ни лимитов на токены — вы платите один раз за железо.

Почему собственный сервер выгоднее аренды и облака — разбираем отдельно в статье свой AI-сервер или аренда GPU.

Какие версии DeepSeek бывают

У DeepSeek есть несколько вариантов под разное железо. Упрощённо их можно разложить так:

ВариантДля чегоТребования
Облегчённая (дистиллированная)чат по документам, поддержка, разбор текстаодна видеокарта среднего класса
Средняясложные рассуждения, аналитикамощная видеокарта / несколько GPU
Полнаямаксимальное качество, тяжёлые задачисерверная сборка с большим объёмом видеопамяти
Не берите «самую большую» по умолчанию
Больше — не значит лучше для конкретной задачи. Часто облегчённая версия отвечает по вашим документам не хуже полной, но работает быстрее и на дешёвом железе. Сколько видеопамяти нужно именно вам — считаем по таблице в статье сколько VRAM нужно для нейросети.

Что нужно для запуска

  • Сервер с видеокартой (или несколько GPU для крупных моделей),
  • Среда запуска моделей — например, через открытые инструменты локального инференса,
  • Модель, скачанная один раз на диск (дальше работает офлайн),
  • Опционально — база знаний ваших документов, чтобы модель отвечала по вашим данным (RAG).

Подключение своих документов без переобучения модели — это RAG: обучение нейросети на своих данных. Именно так DeepSeek начинает отвечать про ваши договоры, регламенты и товары, а не «в общем».

DeepSeek — не единственный вариант

DeepSeek силён, но под конкретную задачу иногда лучше подходят другие открытые модели. Обзор актуальных вариантов и их сильных сторон — в статье какие open-source нейросети запускать в 2026. Мы подбираем модель по качеству на ваших данных, а не по хайпу вокруг названия.

С чего начать на практике

Порядок простой: определить задачи (поддержка, документы, аналитика) → подобрать модель и железо под них → установить и проверить качество на ваших примерах → подключить базу знаний. Полный путь сборки описан в статье как сделать свой AI-сервер, а собрать и настроить всё под ключ поможет наша команда — AI-серверы Stitex.

Частые вопросы

Можно ли запустить DeepSeek без интернета?

Да. После того как модель скачана на сервер, она работает полностью офлайн — запросы обрабатываются на вашем железе, во внешнюю сеть ничего не уходит. Это и есть главный смысл локального запуска.

Какая версия DeepSeek нужна?

Зависит от задачи и железа. Для чата по документам, поддержки и разбора текста обычно берут облегчённую (дистиллированную) версию — она запускается на одной видеокарте. Полная модель мощнее, но требует существенно больше видеопамяти. Правильный размер подбирается под ваши задачи, а не «максимальный по умолчанию».

DeepSeek или другая open-source модель?

DeepSeek — одна из сильных открытых моделей, но не единственная. Часто под конкретную задачу лучше подходит Qwen, Llama или Gemma. Мы подбираем модель по вашим данным и метрикам качества, а не по названию.

Данные точно никуда не уйдут?

При локальном запуске модель не обращается к внешним API. Мы дополнительно закрываем сервер сетевыми правилами, чтобы даже теоретически не было исходящих запросов с рабочими данными.

Читайте также по теме

Инфраструктура

Дообучение (fine-tuning) или RAG: как научить нейросеть своим данным

Есть два способа заставить нейросеть знать ваши данные — дообучить модель или подключить базу знаний (RAG). Разбираем, что дешевле, что точнее и почему для большинства задач бизнеса выигрывает RAG.

9 минутЧитать →
Инфраструктура

Локальная нейросеть для производства: где она помогает

На производстве нейросеть разбирает документацию, помогает с регламентами, контролем качества и обучением персонала — в закрытом контуре без утечки коммерческой тайны. Разбираем сценарии и с чего начать.

9 минутЧитать →
Инфраструктура

Как обновлять локальную нейросеть без простоев

Модели развиваются, и локальную нейросеть тоже нужно обновлять — но так, чтобы не сломать рабочие процессы. Разбираем, когда менять модель, как проверять новую и как откатиться, если что-то пошло не так.

8 минутЧитать →

Соберём и настроим сервер с DeepSeek под вас

Подберём модель и железо под ваши задачи, установим и обучим на ваших документах. Данные останутся внутри компании.