Windows本地部署DeepSeek保姆级教程，小白也能轻松实现!

最新推荐文章于 2025-04-20 08:00:00 发布
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一、下载Ollama模型

首先，我们需要下载一个叫做 Ollama 的模型，它是DeepSeek运行的基础。你可以通过以下两种方式下载：

  1. 官网下载：访问 Ollama官网 下载（如果你无法访问，可能需要科学上网）。

  2. 云盘下载：如果官网访问不便，别担心，你可以通过这个云盘链接下载安装包：

    点击下载提取码：8888

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二、安装Ollama模型

下载好后，你会得到一个安装包，接下来就是安装啦！

  1. 双击打开安装包，然后点击“Install”进行安装。

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  2. 默认情况下，Ollama会安装到C盘，耐心等待安装完成。

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安装完毕后，打开Ollama的浏览器页面（别忘了开启梯子），然后点击 DeepSeek-R1，就能开始下一步操作了！

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三、选择适合你电脑的模型

这一部是关键！选择合适的模型非常重要。模型参数越大，AI反应速度越快，但对显卡显存的要求也越高。

如果不确定显卡显存，建议用鲁大师等软件检查一下。

以下是不同模型对显卡显存的需求：

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根据显卡显存选择一个合适的模型哦！

四、安装模型

假设你的电脑有8GB显存，那么可以选择 7b 模型。

  1. 在网页中找到 7b 模型，点击选择，然后复制页面上显示的指令。

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  2. 按下 Win + R 键，打开命令窗口，粘贴刚才复制的指令，然后按回车运行。

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注意：安装过程中，可能会看到进度条卡住（比如99%）。别着急！只要断开网络（拔掉网线或关闭WiFi），再重新连接，就能顺利完成安装了。 友情提示：如果下载太慢，可以尝试使用游戏加速器，找到DeepSeek加速，开启加速后重新下载即可

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五、安装ChatBox，让AI对话更有趣

模型安装完成后，我们还需要安装一个叫 ChatBox 的工具，用来与AI进行对话。

  1. 访问 ChatBox官网 下载并安装。

  2. 如果你不方便访问官网，也可以通过网盘链接下载：点击下载提取码：8888

    imgimg

  3. 安装完成后，启动ChatBox，进入应用界面。选择 “使用自己的API Key或本地模型”。

    imgimg

  4. 选择 “使用Ollama API”，进入设置界面，选择刚才安装好的 7b 模型。

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  5. 根据需要设置回复字数限制以及AI的想象力等参数。

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六、设置AI身份角色，让对话更有个性

为了让AI对话更有趣，你可以给它设定个性化的身份角色。例如，让它扮演一个幽默的助手，或者一个严肃的专家。这样，你的对话就更有趣啦！

  1. 设置好AI角色后，点击保存，就能开始和AI聊天啦！

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七、自由发挥，享受AI的乐趣

到此，DeepSeek的本地部署就完成了！你可以开始和AI对话啦，看看它的表现。如果觉得某个模型太卡，或者想尝试其他模型，删除当前模型并重新安装新模型也非常简单。

删除命令：

ollama rm deepseek-r1:7b

然后重新下载其他版本的模型就好了！

八、总结

跟着这个教程一步步来，你就能顺利在Windows上完成DeepSeek的本地部署。快去试试吧，享受与AI聊天的乐趣！😊

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

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掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

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。

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！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 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。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉大模型视频和PDF合集👈
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。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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### DeepSeek接入微信公众号的初学者教程 对于希望将DeepSeek集成到微信公众号中的开发者而言，理解整个过程至关重要。此指南旨在提供详细的入门指导。 #### 准备工作 在开始之前，确保已经拥有一个已认证的服务号或订阅号，并获取到了AppID和AppSecret[^1]。这些信息将在后续配置过程中被频繁使用。 #### 创建应用并获得凭证 前往微信公众平台官网登录账号，在“开发”-> “基本配置”页面找到`服务器配置`部分。这里需要填写URL、Token以及EncodingAESKey来完成消息接口的安全校验设置。其中URL指向的是部署有处理来自微信服务器请求的应用程序地址；而Token则是自定义的一个字符串用于签名验证[^2]。 #### 配置Server端环境 为了使微信能够成功调用您的服务，需搭建支持HTTPS协议的Web Server作为接收方。推荐采用Flask框架简化Python Web应用程序构建流程： ```python from flask import Flask, request, abort import hashlib app = Flask(__name__) @app.route('/wechat', methods=['GET']) def wechat_auth(): token = 'your_token' # 替换成自己的token query_name = ['signature','timestamp','nonce','echostr'] if not all([request.args.get(i) for i in query_name]): abort(400) signature=request.args.get('signature') timestamp=request.args.get('timestamp') nonce=request.args.get('nonce') echostr=request.args.get('echostr') tmp_list=[token,timestamp,nonce] tmp_list.sort() tmp_str="".join(tmp_list).encode('utf-8') sha1=hashlib.sha1(tmp_str) local_signature=sha1.hexdigest() if local_signature==signature: return echostr else: abort(403) if __name__ == '__main__': app.run(port=80) ``` 上述代码实现了对接收到的消息进行合法性检验的功能，当接收到Get请求时会返回EchoStr参数值给微信服务器以确认连接有效性[^3]。 #### 实现业务逻辑 接下来就是实现具体交互功能的部分了。比如回复用户发送的文字消息可以这样写： ```python @app.route('/wechat', methods=['POST']) def handle_msg(): xml_data = request.stream.read().decode('utf-8') from_xml = ET.fromstring(xml_data) to_user = from_xml.find("ToUserName").text from_user = from_xml.find("FromUserName").text content = "欢迎关注本公众号！" reply_xml=f""" <xml> <ToUserName><![CDATA[{from_user}]]></ToUserName> <FromUserName><![CDATA[{to_user}]]></FromUserName> <CreateTime>{int(time.time())}</CreateTime> <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType> <Content><![CDATA[{content}]]></Content> </xml>""" return reply_xml ``` 这段脚本监听到来自用户的Post请求后解析XML格式的数据包提取必要字段再按照规定模板构造响应报文发回给客户端显示为一条新消息[^4]。 #### 测试与上线 最后一步是在本地测试无误之后把项目部署至云主机上对外开放访问路径供微信官方审核通过即可正式投入使用啦！
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