> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://spacecore.gitbook.io/wiki/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://spacecore.gitbook.io/wiki/ua/ai/deploy-deepseek-easily.md). # Розгортаємо DeepSeek на власному сервері всього за кілька кліків DeepSeek AI — це потужна відкрита модель штучного інтелекту, яка може працювати без потреби у GPU. У поєднанні з Ollama вона дозволяє запускати ШІ локально, забезпечуючи повний контроль над продуктивністю та конфіденційністю. Розміщення DeepSeek на власному сервері гарантує високий рівень безпеки, усуваючи ризик перехоплення даних через API. Офіційні сервери DeepSeek часто перевантажені. Локальне розгортання моделі дозволяє використовувати ресурси ШІ виключно для власних потреб, не розділяючи їх з іншими користувачами. Зверніть увагу: DeepSeek є сторонньою розробкою. SpaceCore Solution LTD не несе відповідальності за роботу цього програмного забезпечення. ## Які системні вимоги? Розглянемо різні моделі з різними вимогами. Кожна модель може працювати як на CPU, так і на GPU. Оскільки ми використовуємо сервер, у цьому керівництві буде розглянуто процес встановлення та роботи моделі на процесорних ресурсах.

Версія моделі	Розмір	ОЗП	Підходящий тариф	Можливості
deepseek-r1:1.5b	1.1 GB	4 GB	Hi-CPU Galaxy	Прості завдання, ідеальні для тестування та пробних запусків.
deepseek-r1:7b	4.7 GB	10 GB	Hi-CPU Orion	Написання та переклад текстів. Розробка простого коду
deepseek-r1:14b	9 GB	20 GB	Hi-CPU Pulsar	Розвинені можливості в розробці та копірайтингу. Відмінне поєднання швидкості та функціон
deepseek-r1:32b	19 GB	40 GB	Hi-CPU Infinity	Потужність, подібна до ChatGPT o1 mini. Глибокий аналіз даних.
deepseek-r1:70b	42 GB	85 GB	Мінімальний виділений сервер	Високорівневі обчислення для бізнес-завдань, глибокий аналіз даних та комплексна розробка.
deepseek-r1:671b	720 GB	768 GB	Потужний виділений сервер за запитом	DeepSeek R1 є найсучаснішою моделлю, що пропонує обчислювальні функції, порівнянні з останніми версіями ChatGPT, і рекомендується для розміщення на високопродуктивному виділеному сервері з NVMe

## Встановлення DeepSeek 14B Встановимо модель 14B, обрану за високу продуктивність при помірному споживанні ресурсів. Ця інструкція підходить для будь-якої доступної моделі, тож за потреби ви можете встановити іншу версію. {% hint style="info" %} Встановлення відбувається на тарифному плані [Hi-CPU Pulsar](https://spacecore.pro/virtual-servers/) з Ubuntu 22.04, що є ідеальним варіантом для DeepSeek {% endhint %} Виконайте наступну команду, щоб оновити всі системні пакети до останньої версії: ``` sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` Ollama — це менеджер пакетів, необхідний для розгортання DeepSeek. Встановіть його за допомогою команди. ``` curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh && sudo systemctl start ollama ``` Після завершення встановлення виконайте команду для завантаження необхідної моделі: ``` ollama pull deepseek-r1:14b ``` {% hint style="info" %} deepseek-r1:14b — назва обраної моделі. Щоб встановити іншу версію, просто змініть назву, наприклад: deepseek-r1:32b {% endhint %} Процес встановлення займає приблизно 2 хвилини на сервері [Hi-CPU Pulsar](https://spacecore.pro/virtual-servers/) завдяки високій швидкості мережі.\ Запустіть модель DeepSeek командою: ``` ollama run deepseek-r1:14b ``` Після запуску з’явиться командний інтерфейс, у якому можна взаємодіяти з ШІ.

Ви можете виконати окремий запит без запуску повного сеансу, наприклад: ``` ollama run deepseek-r1:14b "What is heavier: 1 kg of iron or 1 kg of feathers?" ```

Щоб згенерувати публічний ключ і надати доступ через API, використовуйте команду: ``` ollama serve ``` Щоб перевірити встановлені моделі та їхній статус, виконайте: ``` ollama list ```

## Висновок Ми наполегливо рекомендуємо розгортати DeepSeek R1 на серверах із достатнім обсягом оперативної пам’яті. Для стабільної роботи моделі рекомендується орендувати сервери з невеликим запасом ОЗП, а також швидкими NVMe-дисками. Тарифні плани, зазначені в порівняльній таблиці, ідеально підходять для хостингу DeepSeek AI. Ми гарантуємо якість і надійність серверів у SpaceCore. Довірте розгортання свого сервера нам та створіть інфраструктуру для стабільної та ефективної роботи штучного інтелекту у вашому бізнесі! --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://spacecore.gitbook.io/wiki/ua/ai/deploy-deepseek-easily.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.