【Windows环境】DeepSeek 本地部署从0到1教程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DEVELOPERAA/article/details/145438108

当前，随着人工智能技术的快速发展，用户对高效、便捷的 AI 服务需求日益增长。Deepseek 作为一款专业的深度学习框架，旨在为用户提供一种快速、稳定且灵活的本地部署解决方案。通过本地部署，用户可以无需复杂的网络配置和云资源，直接在自己的服务器上运行 Deepseek，满足高性能计算的需求。

使用好处

简化部署过程：无需复杂的操作和配置，轻松实现Deepseek的本地部署。
提升性能：本地部署能够充分利用硬件资源，提供更快的推理速度和更高的吞吐量。
灵活配置：用户可以根据实际需求自由调整模型大小、批次大小等参数，满足不同场景下的使用需求。
稳定运行：在本地环境中运行Deepseek，减少了因网络延迟或服务中断带来的风险。

1、安装 Ollama

    Ollama 是 Meta 开发的开源大型语言模型（LLM），支持个性化训练和灵活配置。

优点：
完全开源，支持个性化训练。
提供灵活的配置选项。
缺点：
性能受限于 GPU 加速。

访问 ollama.com。

点击页面上的 Download 按钮，选择适合您的系统版本进行下载。

双击下载的文件进行安装。

安装后进入命令行（CMD）下载蒸馏模型版本

2、选择蒸馏模型版本

Ollama 提供多种蒸馏版本以适应不同需求

（如果没有显卡，建议选择 1.5B 或 3B 模型。）

进入网址：ollama.com/library/deepseek-r1

网址中有对应的蒸馏版本指令，复制进入 cmd 中即可。

根据电脑的配置情况来选择蒸馏版本。

等待下载完成即可。

此时在cmd窗口中就可以进行AI对话了。

示例如下：

退出cmd后，进入AI对话，再次输入：ollama run deepseek-r1:1.5b

完成第二步，就可以正常使用了，但是想有一个UI界面，进行第三步。

3、安装 Chatbox AI

进入网址：chatboxai.app/zh

下载安装包

进行默认安装

在设置中选择模型提供方：Ollama API

选择安装的蒸馏模型版本，点击保存

此时就可以正常对话了，示例如下：

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望