极简教程：DeepSeek-r1本地部署全攻略，5分钟上手！

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春节期间，DeepSeek-r1大火，被称之为国运级的软件。笔者春节假期一大半时间都在和DeepSeek聊天，确实很好用。但是“人”红是非多，太火造成访问量剧增，深度求索的服务器经常人满为患，响应不及时，相信大家经常看到以下画面：

偶尔了解到DeepSeek-r1可以本地化部署，连忙去找教程。作为新网红，网上教程多如牛毛。一圈看下来，笔者有些眼花缭乱，以为本地化部署DeepSeek-r1会是一个很复杂的工程，既要考虑计算机配置又要考虑python版本，还要顾及GPU、CUDA等方面。试过几次之后，不是CUDA版本不匹配，就是外网无法访问。

正值一筹莫展之际，偶然间遇到了“羊驼”，一番折腾之后，顺利完成本地化部署，从而实现与“网红”对话自由。

 教程极为简单，几乎无门槛，只要会上网，windows系统，只要5分钟即可掌握。

一、根据计算机配置明确具体模型

                                      模型对应配置表

可以参考配置表，选择合适的模型。不过也不用担心，也没有那么严格，笔者显卡为3070Ti，显存只有8Gb，大着胆子选择了deepseek-r1:14b，主要是想让本地化大模型更聪明一些，完成更复杂的任务。当然越级配置也是要付出代价的，部署成功之后，只要是简单的对话，GPU风扇就开始疯转，真担心会烧掉，还是要悠着点，不能给计算机压过重的担子。

二、安装ollama

https://ollama.com/

打开官网，无需魔法，无需注册，直接下载即可。笔者理解来看，ollama相当于大模型版的docker，简单易用。

下载完成后，和正常安装软件没有任何区别。

安装完成后，计算机任务栏会出现一个萌萌的羊驼。

打开网页，输入本地11434端口，会出现ollama is running的提示。

三、下载运行模型

打开CMD命令行工具

输入：ollama run deepseek-r1:14b

注：冒号之后为具体模型版本，根据计算机配置选择。

小贴士：

建议在下载模型之前，设置OLLAMA_MODELS系统变量，指定下载目录，从而避免C盘爆满。设置之后，最好注销一下生效再下载。

教程极简，时间主要消耗在模型下载方面，体积比较大。14B为9Gb，需要等待一段时间，然后自动安装，像不像docker拉取、运行镜像操作。

命令行出现success之后，就可以直接对话了。

四、安装UI工具

理论上经过第三步，本地大模型已经可以正常工作。不过在现在而今眼目下的信息时代，还面对着黑屏，总是有点显得太low。还好有chatbox，分分钟出现界面。关键是也很简单。

登录官网：

https://chatboxai.app/zh

可以下载客户端，也可以直接启用网页版。

笔者下载了客户端，一路下一步，完成安装。

打开软件后，选择第二个。

进入详细设置后，最关键的三个设置参数，特别是第三个模型，一定要选择自己实际运行的模型才行。

一切准备就绪，开始畅聊。

只需5分钟，拥有本地的DeepSeek-r1,您学会了吗？

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