从零使用Ollama+Chatbox搭建DeepSeek本地大模型指南一（可视化界面免费）

搭建本地大模型环境指南
最新推荐文章于 2025-10-17 10:30:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-17 10:30:12 发布 · 4k 阅读 · 47 ·
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#深度学习 #人工智能

系统要求

  • 操作系统：Windows 10/11（本教程以Win11演示）
  • 硬件要求：
    • 内存：最低16GB（推荐32GB+）
    • 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡（推荐RTX 3060 12GB+）
    • 存储：至少40GB可用空间

整体流程概览

  1. 安装Ollama服务端（相当于deepseek的壳子）
  2. 下载DeepSeek模型
  3. 安装Chatbox客户端
  4. 配置对接本地模型
  5. 测试对话功能

详细步骤说明

一、安装Ollama服务端

  1. 打开浏览器访问官网：（按自己操作系统选择）
  2. 下载Windows版本：
    • 点击「Download for Windows」
    • 下载完成后双击 OllamaSetup.exe
    • 注意：deepseek模型和ollama均没有可视化窗口
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通过客户端Chatbox或OpenwebUI访问识别不到本地ollama中的模型等问题的解决
weixin_43794223的博客
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问题1：先安装了ollama，然后从docker安装了Open WebUI。启动Open WebUI后，找不到ollama中已经下好的模型。如果需要修改Ollama的默认设置（如模型存储路径或监听地址），可以通过配置环境变量来实现。，可以通过Ollama的WebUI或API与模型交互，而无需直接在命令行中运行模型。通过以上方法，即使关闭了命令行窗口，也可以随时重新启动并使用Ollama中的模型。这会将Ollama作为后台服务运行，即使关闭命令行窗口，服务也会继续运行。选中并点击“结束任务”。
本地运行大语言模型并可视化(Ollama+big-AGI方案)
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其中 Ollama 目前只支持 Mac，LM Studio目前支持 Mac 和 Windows。该服务启动在 3000 端口：http://localhost:3000/ ，直接在浏览器中打开，界面窗口中 vendor 记得选择 ollama。命令行终端运行命令 ollama run llama2，该命令会下载 llama2 模型，随后运行这个模型，现在我们就可以在终端对话了。执行 npm install 可能报错： zsh: command not found: npm。查看是否安装成功：npm -v。
Ollama：本地运行 Llama 2、Mistral、Gemma 和其他大型语言模型，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
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本地如何通过Ollama部署llama3、phi3等本地大模型？
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来运行阿里的通译千问大模型，生成内容质量还可以而且速度也很快，（题外：生成的文章如果收录不是很好，最好不要用markdown格式和html格式，直接用文本格式）包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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某些场景下可能希望构建一个完全本地离线可用的大模型，方法很多，模型也很多，比如 qwen、qwen2、llama3等，最简单快捷的首推使用 ollama 部署，模型选用 qwen 或 qwen2，针对中文任务效果更好。
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我是Ubuntu系统，NVIDIA 3070 8G显存 16G运行内存，全用cpu也行，运行内存要大一些。第一次进入会让你注册，注册一个即可。点击models即可进入模型列表，比如我们选择deepseek-r1。这里除了deepseek，其他模型也都是在ollama官网下载的。即可安装，安装失败的话就创建个虚拟环境，再pip装。在设置里，这样选择，记得修改你的ip，端口不用改。可以选择不同的模型，我选择了 8b的模型。下载前期比较快，后面会慢，耐心等即可。进入后会有你的模型列表，选择对应的。
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按照以上步骤操作，你应该能够在本地成功部署ChatBox，并与AI模型进行对话。如果你遇到任何问题，可以查阅Ollama和ChatBox的官方文档或寻求社区帮助。
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