DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具

ChatBox调用Ollama本地部署的DeepseekR1 温馨提示:相关操作涉及一些操作的前提,如果看到这里0_O你并没有看过我的上一篇文章,建议你可以先食用一下Deepseek教程(详细!!!)|使用Ollama下载Deepseek,并在Pycharm使用_ollama下载deep seek-优快云博客。 阅读详情

一:🔥 Ollama

🦋 下载 Ollama

🧑‍💻 https://ollama.com/

  • Ollama 是一个用于管理和部署机器学习模型的工具。
  • 目前 Ollama 支持 macOS、Linux、Windows,选择相应的系统下载即可。

🦁 💻 安装后运行软件,在任务栏确认是否出现这只 小羊驼🦙 图标 

🦋 选择模型

🧑‍💻 点击Search models 搜索框,第一条就是 deepseek-r1 模型。

这里我们发现了多个不同大小的模型,文件大小适配不同的设备

DeepSeek R1提供多个版本,参数量越大,模型通常越强大,但也需要更多的计算资源。

比如1.5B代表有15亿个参数。

 🎁 借助网上大佬们整理的表格供大家参考,来确认你的电脑可以运行哪个模型:

🦋 运行模型

运行模型很简单:确定模型后,复制这条指令到终端【cmd】里

💻 当进度条跑满时,恭喜🎉,你的电脑已经拥有了顶级的推理能力【断网情况下也可以搜索】

🦋 使用 && 测试 

📚 这里我已经提前下好了,使用 ollama 提供的终端指令 ollama list 可以看我们电脑上已经部署了哪些模型,然后使用 ollama run 对应的模型 就可以了 

 输入 /bye即可退出

📚 ollama 命令查看

admin@admindeMacBook-Pro ~ % ollama
Usage:
  ollama [flags]
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  stop        Stop a running model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  ps          List running models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

Flags:
  -h, --help      help for ollama
  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

 🧑‍💻 虽然这里终端已经可以使用了,但是还是不太方便。

  • 这里就有人要问博主了,你推荐的模型确实挺不错的,但是还是太吃操作了,有没有更加方便的使用方式呢?
  • 有的兄弟有的,像更方便的使用方式那么就是 Chatbox

 二:🔥 Chatbox 可视化搜索

 🧑‍💻链接地址:Chatbox

 🧑‍💻 浏览器搜索 Chatbox 并下载客户端或者网页版都可以

1、设置语言为中文并保存 

2、点击设置选择模型为 OLLAMA API 

为了确保可以连接到本地服务,大家按照提供的教程设置一下,不同的操作系统设置不太一样,然后选择 R1模型并保存。window系统需要本地配置一下环境变量 

🦁 现在你就可以在 浏览器/客户端 上流畅的使用 R1 了。 

🧑‍💻 点击我的搭档,创建搭档,给ai角色设定人格,你也可以选择现有的搭档,一个资深的行业专家就出现了。

 三:🔥 如果有不想下载的同学,可以盗我主页资源中获取安装包

如何在离线的电脑上部署一个本地Deepseek(使用ollama) 例如,如果您的显卡显存为 16GB,官方推荐使用 32b 大小的 DeepSeek 模型。请根据您的硬件配置选择适合的模型版本,以获得最佳性能。首先我们需要将ollama和chatbox的安装包,Deepseek模型文件通过U盘或者光盘的形式导入到这台不能联网的电脑上。按照时间排序,找到最大的那个文件,就是gguf格式的模型,复制出来,改名为qwen2.5-coder0.5b.gguf。:基于开源模型(如 QWEN 和 LLAMA)微调,参数量从 1.5B 到 70B 不等,适合本地硬件部署。 阅读详情

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深度学习算法工程师,专注于前沿算法研究与实战应用。在这里,我将分享深度学习领域的实战经验、优质数据集资源以及最新论文解读与精度分析,旨在与广大技术爱好者共同探索人工智能的奥秘,助力技术成长与创新。 1522

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