(干货篇)一文带你将 DeepSeek 部署到本地,并对接至Vscode!

将Deepseek接入本地Vscode Deepkseek + vscode 阅读详情
AI摘要

本文以国产大模型DeepSeek R1为例,介绍其本地部署及对接Vscode编辑器的方法。先阐述本地搭建AI服务的优劣,接着说明安装Ollama、拉取模型等部署流程,还介绍了GUI体验工具ChatBox。最后讲解将本地DeepSeek服务接入Vscode的步骤,此外还分享了AI大模型学习资料。

你是否对AI大模型充满好奇,却苦于不会写代码、不会配环境?

今天就以从2024年爆火到2025年的具备全球影响力的国产大模型 DeepSeek R1 为例,一步步的部署+配置,不仅可以部署到本地,还可以对接到 Vscode 编辑器中。

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零代码基础也能轻松上手,直接跑出专业级效果!

当然普通人,还是踏踏实实用官方及三方提供的API即可,也便宜。

不想麻烦,直接体验官方服务的,可以访问 https://chat.deepseek.com 直接使用。

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想要抱着学习实践的可以继续往下阅读↓。


本地搭建AI服务的优劣

在本地运行 AI 模型具有以下优势:

  • 隐私安全:你的所有数据都保留在你自己的机器上,不存在共享敏感信息的风险

  • 免费无广:DeepSeek R1 可免费使用,无需订阅费或使用费。

  • 灵活控制:无需外部依赖即可进行微调和实验。

  • 快速响应:官方及三方访问量过大,延迟非常高,造成卡顿,本地可以避免这种情况。

至于劣势,最大的就是硬件限制:基本上所有 AI 大模型的通病,普通计算机上带不动。所以一般普通人都是直接对接API或官方上线产品。

安装流程

1、安装Ollama

为了确保我们能在本地电脑上运行 DeepSeek R1,推荐使用 Ollama 工具,这是一种专门为用户在自己的电脑上运行 AI 模型而设计的开源工具。

也是目前在本地运行 AI 模型使用最为广泛且火热的工具了。

Ollama 官网:ollama.com

访问该页面,并打开下载(Download)页面,下载适配你系统的 Ollama 客户端。

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小编以 MacOS 系统为例,Windows也都是大同小异的。

MacOS 安装包解压后,直接就是一个APP应用程序,无需安装,直接拖动到「应该程序」即可。

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首次运行,需要安装 ollama 命令,直接下一步,点击 Install。

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2、拉取 DeepSeek R1 模型

刚开始不必要下载所有模型,可以先下载最轻量的模型 deepseek-r1:1.5b。

后续流程跑通后,再尝试其他高质量模型的能力。

那么如何安装 deepseek 模型呢?还是需要回到 Ollma 官网,点击 Model。

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找到 DeepSeek-r1 模型,选择 1.5b 的那一个,查看该模型的下载命令。

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打开终端,输入上述下载命令回车后,会出现模型下载进度,当进度为100%就说明该模型已经下载到你本地了。

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其实下载完以后,可以直接在终端上使用它,这个各种程序员可以直接尝试了。

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3、GUI 体验-ChatBox

当然终端还是不方便,体验感也不好。GUI界面还是易于上手且方便一些。

这里就需要借助一个工具:ChatBox,一个与本地模型集成、免费且注重隐私的桌面AI客户端。该工具不论是PC端、移动端还是网页端,全平台都支持。

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Chatbox:chatboxai.app/zh#

首次进入,回一个弹窗,选择「使用自己的API Key或本地模型」。

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下载安装完成后,需要进行以下操作:

  • 在选择配置 API 模型那里选择 “Ollama API”
![图片](https://p3-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73owjymdk6/6bf728b7ed934ff98d5bf0f14bf4d5c9~tplv-73owjymdk6-jj-mark-v1:0:0:0:0:5o6Y6YeR5oqA5pyv56S-5Yy6IEAg5qKT5769546pUHl0aG9u:q75.awebp?rk3s=f64ab15b&x-expires=1742975247&x-signature=mhWF7ojTXTVO3PZPpWnvxI1SnIs%3D)

  • 将 API 主机设置为:http://127.0.0.1:11434

  • 选择 DeepSeek R1 作为活动模型,最后保存即可

![图片](https://p3-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73owjymdk6/bc0858d928e744beb6fd2ee5d68f5f80~tplv-73owjymdk6-jj-mark-v1:0:0:0:0:5o6Y6YeR5oqA5pyv56S-5Yy6IEAg5qKT5769546pUHl0aG9u:q75.awebp?rk3s=f64ab15b&x-expires=1742975247&x-signature=EtNJnBV9y2fOGkbl%2BzRxA5E7I7o%3D)

最终完成后,就是如下图所示:

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进行到这里就部署成功了,之后你可以根据自己的需求训练 DeepSeek,将 DeepSeek 训练成自己专用AI助手。

4、DeepSeek 本地使用

现在就可以在本地试试 DeepSeek 的能力了,比如_让他扮演中国妈妈,让孩子相亲;_

Prompt: 请你扮演我妈,用我妈的口气来教育我,催我结婚.

你会得到这样的输出:

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虽然与我想要的有些出入,但是即使是轻量级模型,它的思考过程也呈现的很符合人的处理方式,以及考虑到法律、道德等问题。

也可以换更高质量的模型,用于日常使用。

本地 DeepSeek 服务接入 Vscode

1、安装插件: CodeGPT扩展

vscode 中使用 deepseek 服务需要借助 CodeGPT 扩展插件,直接扩展商店中搜索安装就行。

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2、下载(拉取)deepseek 模型

这一步如果前面用 Ollama 下载过,就可以忽略了。

拉取命令: Ollama pull deepseek-coder:base

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3、CodeGPT 里面选择模型

最后在编辑代码使用的时候,打开 CodeGPT,选择 deepseek-coder,进而选择相应体量的模型就可以了。

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以后AI编程时,即使不想用官方或其他付费API了,也可以用本地的模型继续开发项目。

写在最后

将 DeepSeek 部署在本地,就像给你的电脑装了一个“AI大脑”,从此写报告、改代码、查资料再也不用求人。

而且完全离线操作。无论是学生、上班族还是开发者,都能用它大幅提升效率。

今天的文章到此结束,仅供学习参考,谢谢阅读!

GitHub 项目地址:github.com/deepseek-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。

Codex本地部署全流程:从安装到对接Ollama模型 Codex是OpenAI推出的命令行编程智能体,能直接读写文件、执行命令,但它本身不是模型,需要对接后端推理服务。将Codex指向本地运行的Ollama等推理引擎,即可实现完全本地化的AI编程,代码数据不出本机、不按Token计费、断网也能用。这样的方案尤其适合有隐私保护需求的企业或希望控制成本的开发者。实际部署时,通过安装Codex CLI、配置Ollama的OpenAI兼容API,并正确设置模型provider,就能打通完整链路。从环境准备、模型拉取,到config.toml配置、多配置切换,再到高频报 阅读详情

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