分步指南：在VSCode中本地部署DeepSeek，打造强大私密的AI编程助手

原本准备日更的，没想到昨天晚上给私教课学员下课后，紧赶慢赶还是没来得及 24:00 写完发布。今天就早点发出来吧～

在我这里，我将会把别人付费传递的知识分享给你们！有任何编程知识的需要，在我范围内都会悉数分享，可以在评论区留言祈愿。

这份分步指南将向您展示如何在本地安装并运行 DeepSeek，如何使用 CodeGPT 进行配置，以及如何开始利用 AI 提升软件开发工作流程—all without relying on cloud-based services（无需依赖云端服务）。

步骤 1：在 VSCode 中安装 Ollama 与 CodeGPT

为了在本地运行 DeepSeek，我们首先需要安装 Ollama，它使我们能够在本机上运行大型语言模型（LLMs），以及 CodeGPT —— 一款将这些模型整合进 VSCode 提供编程辅助的扩展插件。

安装 Ollama

Ollama 是一个轻量级平台，使得本地运行 LLM 变得简单高效。

下载 Ollama

• 访问官方网站：https://ollama.com

• 下载适用于您操作系统（Windows、macOS 或 Linux）的安装程序。

• 验证安装

  安装完成后，打开终端并执行以下命令：

  ollama --version
  

  若 Ollama 安装正确，将显示已安装的版本号。

在 Visual Studio Code 中安装 CodeGPT

• 打开 VSCode 并进入 扩展市场（在 Windows 下使用快捷键 Ctrl + Shift + X，macOS 下使用 Cmd + Shift + X）。
• 搜索 “CodeGPT” 并点击 安装。

• 或者，您也可以在此处注册免费账号：https://codegpt.co

安装完 Ollama 与 CodeGPT 后，我们便可着手下载并配置 DeepSeek，开启本地 AI 编程之旅。 🚀

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步骤 2：下载并设置模型

现在您已经成功安装了 Ollama 和 CodeGPT，是时候下载将于本地使用的模型了：

• 聊天模型： *deepseek-r1:1.5b*
  此模型针对小型环境进行了优化，能在大多数电脑上流畅运行。
• 自动补全模型： *deepseek-coder:1.3b*
  该模型利用 Fill-In-The-Middle (FIM) 技术，在您编写代码时能智能地给出自动补全建议，不仅限于函数或方法的开头或结尾，还能预测并补充中间部分。

下载聊天模型（deepseek-r1:1.5b）

开始使用聊天模型的步骤如下：

• 在 VSCode 中打开 CodeGPT。
• 在侧边栏中定位到 本地 LLMs 部分。
• 在可选项中选择 Ollama 作为本地 LLM 提供商。
• 选择模型 deepseek-r1:1.5b。
• 点击 下载 按钮，模型将自动开始下载。

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介绍 DeepSeek R1:1.5b 在 Cursor 中本地运行！不到 4 分钟，我便完成了 DeepSeek R1:1.5b 模型的配置、下载及本地运行，实现了在 Cursor 中与代码的无缝配合。视频实时演示了这一过程，令人惊叹的是，该模型竟能在 Intel Core i5 上借助 Ollama 与 CodeGPT 扩展高效运行 😱👇

视频

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首先，在 Cursor 中安装 CodeGPT：https://docs.codegpt.co/docs/tutorial-basics/installation
就这么简单！打开插件后，您便能安装所有 deepseek_ai 模型，实现完全本地、私密运行。
[图片]

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下载完成后，CodeGPT 会自动安装该模型。安装完成后，您便可以开始与模型进行交互。

现在，您可以轻松地向模型咨询有关代码的问题。只需在编辑器中选中任意代码，使用 # 符号将其他文件加入查询，并利用以下强大命令快捷方式：

• /fix — 修复代码中的错误或提出改进建议。
• /refactor — 清理和优化代码结构。
• /Explain — 为任意代码段提供详细解释。

该聊天模型非常适合解决具体问题或为您的代码提供建议。

下载自动补全模型（deepseek-coder:1.3b）

为了获得更强大的代码自动补全功能，请按以下步骤操作：

• 在 VSCode 中打开 终端。

• 运行以下命令以拉取 deepseek-coder:1.3b 模型：

  ollama pull deepseek-coder:1.3b
  

• 该命令将自动把自动补全模型下载到您的本地设备。

• 下载完成后，返回 CodeGPT 并导航至 自动补全模型 部分。

• 从列表中选择 deepseek-coder:1.3b。

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在 VSCode 中，DeepSeek 本地运行且确保隐私的自动补全功能即刻启用！🙌 在不足一分钟内，我将展示如何下载 Deepseek-coder 并将其设置为 VSCode 的自动补全模型。您需要借助 Ollama 下载模型，再利用 CodeGPT 将其设为自动补全模型。尽情享受本地运行的顶级模型体验吧：http://codegpt.co 😃

选择模型后，您便可开始编码。随着输入的进行，模型将实时提供代码建议，助您轻松补全函数、方法甚至整块代码。

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步骤 3：畅享无缝、本地且私密的 AI 编程体验

完成模型设置后，您现在可以充分享受这些强大工具带来的优势，无需依赖任何外部 API。所有操作均在本机本地运行，从而确保您的编程环境完全私密和可控，无需担心数据外泄，一切均保持安全与私密。👏

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

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。

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）

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。

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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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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。

👉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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