慧星云+Chatbox ：云上部署DeepSeek告别使用卡顿

原创 已于 2025-02-14 14:06:53 修改 · 709 阅读 · 7 ·
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#人工智能 #ai #云计算 #语言模型 #AIGC

于 2025-02-14 13:44:30 首次发布

DeepSeek 官网卡顿

DeepSeek 系列模型的现象级爆火，引发国内外广泛关注与讨论热潮，然而充满热情的使用者也让 DeepSeek 官网崩溃导致无法正常使用。

为了解决用户使用痛点，慧星云推出了云端蒸馏与满血版的 DeepSeek，搭配 Chatbox 客户端的极简操作界面，为更多用户提供了更加稳定、高效、易用的方案。

云端部署 更高效的选择

云端使用的步骤也十分简单：

image.png

下载 Chatbox AI

1.找到 Chatbox AI 官网（https://chatboxai.app/zh）并安装对应版本，也可以选择直接启动网页版使用。

未标题-1.png

使用自己的 API Key

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慧星云
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ChatBox调用Ollama本地部署的DeepseekR1
BlueEstrella的博客
02-02 1万+
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。
在Chatbox(桌面ai工具)中使用SiliconCloud
博客
08-19 5648
"随着人工智能技术的发展，AI已经成为我们日常生活和工作中的重要组成部分。Chatbox是其中一种流行的桌面AI工具，它可以帮助用户进行AI对话和AI绘画。SiliconCloud则是一个AI平台，它提供了强大的API接口供开发者使用。在这篇文章中，我将介绍如何使用Chatbox与SiliconCloud接口的对接，并演示AI对话，让大家也能体验ai带来的便利。二，效果展示Chatbox界面三，ChatboxChatbox AI是一个AI客户端应用和智能助手，可以给用户提供AI技术支持。
本地AI部署新方案：Chatbox+DeepSeek R1实践指南
最新发布
PurpleRain89的博客
11-16 388
平台内置的代码编辑器可以直接修改配置参数，实时预览对话效果。对于需要持续运行的对话服务，还能一键部署为在线应用，分享给团队成员测试使用。当前使用云端大模型服务常遇到服务器拥堵问题，而本地部署又对硬件要求较高。华为与硅基流动合作的DeepSeek API提供了折中方案，既保留了云服务的便捷性，又通过优化降低了使用成本。实际体验中发现，这种组合方案特别适合个人开发者和小型团队，既不用操心服务器维护，又能获得稳定的AI服务能力。成本方面，测试阶段的花费几乎可以忽略不计，真正做到了高性能和低成本的平衡。
以正教育大模型入选《2024大模型典型示范应用案例集》
lhx17673139267的博客
08-01 915
近日，在2024世界人工智能大会“大模型焕新与产业赋能”论坛上，中国信通院华东分院、上海人工智能实验室联合发布了《2024大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》），蚂蚁云科技集团“以正教育大模型在教育领域的应用”案例成功入选。此外，还有松鼠Ai的“松鼠Ai智适应教育大模型应用案例”、好未来教育的“基于九章大模型的个性化学习产品AI Tutor”、腾讯科技的“腾讯云大模型知识引擎”、阿里云、网易、浪潮、第四范式等企业优秀案例共同入选。
跨设备实现Chatbox聊天记录无缝同步
u012856005的博客
03-11 5733
利用onedrive实现chatbox的聊天记录实现跨设备同步。
Chatbox - 一款适用于 GPT-4 / GPT-3.5 (OpenAI API) 的桌面应用程序
云储储的博客
04-21 6997
给大家推荐一款适用于 GPT-4 / GPT-3.5 (OpenAI API) 的桌面应用程 ChatBox，开源的 ChatGPT API (OpenAI API) 跨平台桌面客户端，Prompt 的调试与管理工具，也可以用作 ChatGPT Plus 平替。
ollama+chatbox本地部署手机deepseek软件
02-09
ollama+chatbox本地部署手机deepseek软件是一个前沿的技术实践，它允许用户在不依赖云端服务器的情况下，将深度学习模型直接部署到手机上，从而实现快速、便捷的智能交互体验。 基础版的ollama+chatbox本地部署手机...
精选资源
DeepSeek本地部署：Ollama+ChatBox安装部署包
02-25
DeepSeek本地部署：Ollama+ChatBox安装部署包： Ollama是一款开源工具，支持用户在本地快速部署和运行大型语言模型（如Llama 2、Mistral、Gemma 等）。lama 2、Mistral、emma 等）。 Chatbox是一款AI客户端应用和...
DeepSeek+Chatbox：办公科研利器
hgz2020的博客
04-02 564
chabox
Mac系统本地化部署DeepSeek+ChatBox教程
AwesomeTang
02-09 4835
参数量直接影响模型的性能、资源需求和适用场景。在新建对话后我们可以点击标题位置，为此对话设置一个对话的背景，比如：“版本模型文件大小为4.7GB，整个下载时间会比较长，耐心等待即可。”，那么此对话的回答都会建立在这个背景下去进行。在命令行中对话多有不便，我们可以通过安装。DeepSeek的不同模型版本（如。下载安装包，下载后直接安装即可。，输出如下版本即表示安装成功。对于我们个人电脑，我们选择。得到一个图形化界面来使用。
ChatBox:一个高档的聊天室，供您与三个不同的深度学习机器人聊天。 :robot::robot:
05-01
聊天框 一个高档的聊天室，供您与三个不同的深度学习机器人聊天。 :robot: :robot: 链接： ： 这项工作基本上将三项独立的工作结合在一起，并获得以下全部功劳： 和： ：一种编码助手，可帮助您使用给定的代码查询搜索关于stackoverflow的答案。 由设计和创作。 ：受电影对话训练的常见聊天机器人。 由设计和创作。 ：由设计和创建的高档聊天室的Web全栈应用程序。 安装 *如果要使用Docker在本地运行ChatBox。 请参阅进行完整安装。 包括 前端： React v.16.8.5 语义UIReact Webpack Axios SCSS 后端： Django v.2.1.7 DjangoRestFramework v.3.9.2 Postgres数据库 部署： Docker + Nginx + uWSGI AWS EC2 ubuntu16.04（AW
C# Winform简易聊天（Chat Box）
05-04
C# Winform聊天框，服务端和客户端，简单易用，适合小规模
轻量级jQuery聊天窗插件Chatbox.zip
07-19
jQuery.chatbox 说明文档 特性 1.轻量级动画特效以及友好的界面 2.支持多窗口 3.完善的回调函数以实现自定义功能 4.多种调用方式 4.良好的封装以及扩展性 5.每个聊天窗对象实例以data属性的形式附加在聊天窗DOM对象上（如果你想获得某个特定插件的实例，可以直接从页面元素中获取：$('{boxId}').data('chatbox')） 配置项 配置项分为全局配置项和实例配置项 全局配置项: 参数            类型           默认值                说明 ----------------------------------------------------------------------------------------------- id              number          null                  当前用户的id，也就是发送者的id，必须是唯一值 user            string          null                  发送者的显示名称，可以是昵称用户名等，不要求唯一 debug           boolean         false                 是否打开调试功能 idPrefix        string          'chatbox_'            生成页面DOM元素的id值 实例配置项: 参数            类型           默认值                说明 ----------------------------------------------------------------------------------------------- id              number          null                  接收者的id，同时也会作为实例id，必须是唯一值 user            string          null                  接收者的显示名称，可以是昵称用户名等，不要求唯一 title           string          'Chat with ' {user}   聊天窗的标题 回调函数 回调函数也分为两种，一种是全局回调函数另一种是实例回调函数。 但是有点Javascript基础的开发者应该了解不管是哪种类型的回调函数我们都应该以传递函数引用的方式来调用，而不是对每个实例创建一个函数副本。 这样会造成内存浪费。全局回调函数不会在实例化每个聊天窗对象时重复创建副本分配给每个对象实例，而实例回调函数会。 因此在不需要为每个独立的聊天窗分配不同的回调功能时使用实例回调函数也应该以传递函数引用的方式来分配回调函数以节省内存空间。 回调函数参考: 函数名                  参数       说明 ----------------------------------------------------------------------------------------------- onChatboxCreate                     创建聊天窗时触发 onChatboxEnable                     聊天窗被启用时触发 onChatboxDisable                    聊天窗被禁用时触发 onMessageSend           msg         发送消息时触发,唯一参数:消息内容msg onMessageReceive        msg         收到消息时触发,唯一参数:消息内容msg onMessageSystem         msg         收到系统消息时触发,唯一参数:消息内容msg onChatboxDestroy                    销毁聊天窗时触发 优先级：实例回调函数优先级高于全局回调函数，也就是说实例配置项中的回调函数会覆盖全局配置项中同名的回调函数。 this指针：this指针经由apply或者call方法已经指向调用该方法的实例。 API(属性和方法) 全局API: 属性/方法名       类型       参数          说明 ----------------------------------------------------------------------------------------------- globalOptions     属性        无           保存所有聊天窗的全局配置项 getQueue()        方法        无           返回当前聊天窗的实例队列 实例API: 属性/方法名       类型      参数              说明 ----------------------------------------------------------------------------------------------- $elem             属性        无              保存着当前聊天窗实例的jQuery对象 opts              属性        无              保存着当前聊天窗实例的初始化选项 show()            方法        无              显示聊天窗 hide()            方法        无              隐藏聊天窗 enable()          方法        无              启用聊天窗 disable()         方法        无              禁用聊天窗 message()         方法        msg,type        设置接收到的消息到聊天窗,两个参数:消息内容msg、消息类型type blink()           方法        无              高亮标题栏闪烁提示 destroy()         方法        无              无 调用方式 设定全局配置项: 直接定义配置对象globalOptions，未给定的配置项依旧会使用默认值并不会被该配置对象覆盖 $.chatbox.globalOptions = {     id:10000,     user:'Jason',     debug:true,     onChatboxCreate:function(){         //要执行的代码     } } 或者以附加属性的方式 $.chatbox.globalOptions.id = 10000; $.chatbox.globalOptions.user = 'Jason'; $.chatbox.globalOptions.onChatboxCreate = function(){     //要执行的代码 }; 初始化聊天窗: $.chatbox({     id:11254,     user:'Tony',     title:'Chat with Tony',     onChatboxCreate:function(){         //要执行的代码     } }); 调用API方法: 第一种调用方式 $.chatbox({instanceId}).message({message content}); 第二种调用方式 $({boxId}).data('chatbox').message({message content}); 标签：Chatbox
AI智能助手（chatbox）
weixin_43156294的博客
03-12 3202
chatbox是一个AI客户端应用和智能助手，支持GPT、Claude、Gemini等众多先进的AI模型和API，可在多种平台上使用。支持 Windows、Mac 和 Linux 操作系统，号称是桌面端的终极 AI 助手。不过，对于大多数用户，官方推荐使用闭源的 Chatbox 官方版，它完全免费、安装简单且支持更多最新功能。
Chatbox 使用 DeepSeek-V2
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engchina的专栏
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Chatbox 使用 DeepSeek-V2
圖形介面聊天工具-Chatbox
julianlee0918的博客
11-27 9652
chatbox是一個圖形化的聊天介面，其優點是使用API Key做UI介面的聊天，且設定完後API Key後可以一鍵切換不同模型，方便根據任務作模型的選擇
与模型进行交互的客户端(Chatbox)
知识海洋
02-25 1353
如果想让本地模型具备联网能力，可以通过chrome插件方式（page assist）--本地AI模型的Web UI。通过设置窗口中选择对应大模型提供商，然后输入API域名地址，例如本地：http://127.0.0.1:11434。Chatbox是一个开源的AI客户端，它支持大部分的主流的模型接入，包括本地部署模型以及其他服务商提供的模型，而且还兼容多个平台交互体验。如果你想使用满血版的deepseek-r1大模型，也可以通过平台cloud.silliconflow.cn/上注册账号密钥来在线使用。
【亲测免费】 探索未来交互新方式：Chatbox - 构建智能聊天应用的利器
gitblog_00020的博客
03-19 8087
探索未来交互新方式：Chatbox - 构建智能聊天应用的利器 【免费下载链接】chatbox Chatbox是一款开源的AI桌面客户端，它提供简单易用的界面，助用户高效与AI交互。可以有效提升工作效率，同时确保数据安全。源项目地址：https://github.com/Bin-Huang/chatbox ...
【免费下载】 Chatbox：一款用户友好的桌面AI模型客户端
gitblog_07034的博客
09-13 3229
Chatbox：一款用户友好的桌面AI模型客户端 【免费下载链接】chatbox Chatbox是一款开源的AI桌面客户端，它提供简单易用的界面，助用户高效与AI交互。可以有效提升工作效率，同时确保数据安全。源项目地址：https://github.com/Bin-Huang/chatbox ...
ollama + chatbox 本地部署deepseek
03-13
<think>好的，我需要帮助用户了解如何在本地部署集成Ollama和Chatbox的DeepSeek模型。首先，我需要整理用户提供的引用内容，看看里面有哪些关键步骤。根据引用[2]和引用[3]，部署过程大致分为三个步骤：安装Ollama、安装DeepSeek模型，以及配置Chatbox。 首先，安装Ollama。用户提到需要下载对应操作系统的安装包，然后运行安装程序。安装完成后，可能还需要验证是否安装成功，比如通过命令行输入ollama --version。接下来，安装DeepSeek模型，这里有不同的版本，如1.5B、7B、14B等。用户需要运行类似ollama run deepseek-r1:7b的命令来下载和安装模型。需要注意模型名称的正确性，避免输入错误。 然后是配置Chatbox。用户需要下载并安装Chatbox，然后在设置中选择API类型为Ollama，填写正确的接口地址http://localhost:11434，并输入对应的模型名称。同时，防火墙设置也很重要，确保端口11434开放，否则连接可能会失败。 可能还需要考虑不同操作系统下的具体步骤是否有差异，比如Windows和macOS在安装Ollama时的区别。另外，用户可能会遇到模型下载速度慢的问题，这时候可能需要检查网络连接或者使用镜像源。在配置Chatbox时，如果无法连接，可能需要检查Ollama服务是否正在运行，或者模型名称是否正确。 还需要提醒用户注意模型的版本选择，不同版本的模型对硬件资源的要求不同，比如较大的模型可能需要更多的内存和显存。如果用户遇到内存不足的问题，可能需要选择较小的模型版本，如1.5B或7B。 最后，生成相关问题时，需要覆盖用户可能关心的性能优化、应用场景以及常见问题解决方法，比如如何提升模型响应速度、适合的任务类型等。确保回答结构清晰，分步骤说明，让用户能够逐步跟随操作，避免遗漏关键细节。</think>### 如何在本地部署集成 Ollama 和 Chatbox 的 DeepSeek 模型？ 以下是分步部署指南，结合引用内容整理： #### 1. **安装 Ollama** - **下载安装包**：访问 [Ollama 官网](https://ollama.ai/) 下载对应操作系统的安装包（支持 Windows/macOS/Linux）[^2]。 - **运行安装程序**：安装完成后，Ollama 会默认启动后台服务，可通过命令行验证是否安装成功： ```bash
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