将DeepSeek产品知识库部署到本地的步骤是什么？可以保证数据安全吗？
将 DeepSeek 产品知识库部署到本地主要有环境准备、安装依赖、下载源码等步骤，不同部署方式步骤略有差异。本地部署 DeepSeek 可从数据存储、访问控制等方面保障数据安全。具体如下：
部署步骤
基于 Docker+Dify 部署方式
下载安装 Docker：根据操作系统，从Docker 官网下载相应版本进行安装，安装完成后重启系统。
安装 Dify：登录Dify 的 GitHub 页面，下载 ZIP 包到本地并解压，保存路径不要有中文字符。Windows 系统需进入 powershell，进入 dify 解压包下面的 docker 目录，分别执行 “cp.env.example.env” 和 “docker -compose up -d” 命令，Docker 会拉取 dify 进行下载。下载完成后，重启 docker 桌面软件，在 containers 中能看到相关 image，且 Status 显示 Running 表示运行成功。
本地部署 DeepSeek：需部署 DeepSeek 以及 bge - large，DeepSeek 的部署可参考相关教程。同时在 ollama 中搜索 bge - large，复制命令后在命令窗口中执行进行下载。
Dify 配置大模型：在浏览器中输入 “http://localhost/signin” 进入 dify 登录界面，登录后进入设置。在模型供应商中找到 ollama，点击添加大模型，基础 URL 填 “http://host.docker.internal:11434”，其他不变后点击保存。再添加 Text Embedding，为知识库添加 bge - large 模型。
搭建知识库：在 Dify 主界面点击知识库，创建新的知识库，上传文档，配置可采用默认设置，点击保存并处理，显示嵌入已完成代表知识库导入成功。
创建应用：在工作室中创建空白应用，创建聊天助手，在聊天界面中点击添加上文，导入创建的知识库，即可开始使用。
基于源码部署方式
环境准备：确保操作系统为 Linux（推荐 Ubuntu 20.04+）或 Windows 10+，Python 版本为 3.8+，硬件至少 8GB 内存，推荐 16GB 以上，支持 GPU 加速（可选）。
安装依赖：打开终端，依次执行 “sudo apt - get update”“sudo apt - get install python3 python3 - pip”“pip install deepseek” 命令。
下载 DeepSeek 源码：从 GitHub 克隆 DeepSeek 的官方仓库，执行 “git clone https://github.com/deepseek - ai/deepseek.git”，然后进入仓库目录 “cd deepseek”。
配置 DeepSeek：在项目根目录下，找到 config.yaml 文件，根据需求修改配置，如设置数据库存储路径、选择 NLP 模型、设置服务端口等。
启动 DeepSeek 服务：运行 “python deepseek_server.py” 命令启动服务，服务启动后，访问 “http://localhost:8080” 即可进入 DeepSeek 的 Web 界面。
数据安全保障
数据本地存储：DeepSeek 本地部署将数据存储在企业或个人的本地服务器内，无需上传至外部服务器，避免了第三方云服务提供商可能带来的数据泄露风险，也不存在跨境数据传输等问题。
访问权限控制：通过在 DeepSeek 的 Web 界面设置权限，可控制不同用户的访问权限，确保只有授权人员才能访问和操作知识库，防止数据被未授权人员获取。
支持加密等技术：DeepSeek 本地部署支持数据加密技术，可对存储的数据进行加密处理，还能结合匿名化和脱敏等隐私保护技术，进一步强化数据的安全性，帮助企业建立符合法规的数据安全制度。
符合监管要求：对于金融、医疗等对数据敏感性要求极高的行业，本地部署可以帮助企业更好地满足行业标准和监管要求，避免因数据外流引发的合规争议。
