DeepSeek R1 实现本地化部署 + 可视化访问,真的太香了!

今天继续聊聊 DeepSeek R1 本地部署和可视化访问。

今天分享一种方案:Ollama + Cherry Studio,这是一种 AI 客户端形式,而非网页,使用起来更简洁,更方便快捷。

Cherry Studio

介绍

Cherry Studio 是一个支持多服务商集成的 AI 对话客户端,CherryStudio 目前支持市面上绝大多数服务商的集成,并且支持多服务商的模型统一调度。

官网地址:

https://cherry-ai.com

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它能支持的功能:

  • 多种文档格式:pdf,docx,pptx,xlsx,txt,md,mdx 等等
  • 本地存储:所有数据都保存在本地,不用担心隐私泄露
  • 内置主流大模型: 支持支持市面上所有的主流 AI 大模型。
  • AI 辅助:可以基于知识库问答,快速检索知识点,甚至帮助你写作。

安装

下载地址:

https://cherry-ai.com/download

支持 Windows、Mac、Linux 系统,选择对应的系统下载即可。

模型配置

点击左下角「设置」按钮,点击「模型服务」、「Ollama」菜单,点击上角的「启用 Ollama」开关,然后再点击下面的「管理」按钮:

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怎么使用 Ollama 本地部署 DeepSeek-R1 请参考上一篇文章:DeepSeek R1 本地部署实战教程来了,带可视化界面,非常详细!

在弹出的 Ollama模型框中,点击「+」按钮,添加使用 Ollama 本地部署好的 DeepSeek-R1 模型:

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在模型中显示了 deepseek-r1,说明添加成功了。

默认模型

如果需要设置模型为 deepseek-r1,可以在「默认模型」菜单中进行配置:

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对话助手

在默认助手中可以和本地部署的 deepseek-r1 进行对话了。

效果如下:

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默认助手是没有定制提示词的,还可以添加各种内置的定制 AI 助手:

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如果内置的 AI 助手不满足需求,也可以自己创建智能体:

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功能很多,体验不错,使用起来也很快,没毛病。

这样一个基于 DeepSeek R1 + Ollama + Cherry Studio 的本地部署 + 可视化界面搭建就完成了,随时可用,也不用担心数据泄露问题,一般的场景够用了。

未完待续,Cherry Studio 还有好多实用性功能,比如:知识库、翻译、绘画等,公众号持续分享「DeepSeek」及 AI 实战干货,关注「AI技术宅」公众号和我一起学 AI。

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

### DeepSeek R1 本地可视化部署教程 #### 安装依赖环境 为了确保 DeepSeek R1 能够顺利运行,在开始之前需确认已安装必要的依赖项。这通常包括 Python 环境以及特定版本的 PyTorch 或 TensorFlow 库,这些库对于加载预训练模型至关重要[^1]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 部署 Ollama 平台 鉴于 Ollama 是一个用于管理和服务大型语言模型的强大工具,因此建议按照官方文档中的指导完成其安装过程。一旦成功设置了 Ollama,就可以利用该平台来托管并优化 DeepSeek R1 的性能表现。 #### 下载与配置 DeepSeek R1 模型 获取经过特别调整过的 DeepSeek R1 版本,并将其放置于指定目录下。此步骤可能涉及从远程仓库拉取最新镜像或是直接下载压缩包文件。之后,依据个人偏好设置相应的参数选项,比如 GPU/CPU 使用情况、批处理大小等[^2]。 #### 启动 Web UI 接口 为了让用户更直观地操作 DeepSeek R1,可以启用图形化界面(Web UI),这样不仅简化了交互流程,还允许实时监控模型的工作状态。一般情况下,启动命令如下所示: ```python from ollama import start_web_ui start_web_ui() ``` 此时应该能够在浏览器地址栏输入 `http://localhost:7860` 来访问可视化的控制面板。 #### 测试功能模块 最后一步是对整个系统的稳定性进行全面测试,特别是针对那些关键性的业务场景。例如尝试提交一段简单的程序给 DeepSeek R1 处理,观察返回的结果是否符合预期;或者让模型解析某些复杂的自然语言查询语句,评估其响应速度和准确性。
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