DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具-优快云博客

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，在任务栏确认在右上角出现这只小羊驼🦙 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

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      helpfor 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

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

3.连接到本地服务教程跳转

现在你就可以在浏览器/客户端上流畅的使用 R1 了。

创建你的专属 GPTs

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、共勉

以上就是我对 DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具的理解，觉得这篇文章对你有帮助的，可以点赞收藏关注支持一波~

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

👉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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