4个步骤，轻松在本地部署DeepSeek-R1大模型（保姆级教程）

DeepSeek 太火了。火到直接出天际了，火到最近不但海量的涌入使用，更招致黑客的攻击。

多方原因，导致官网时不时的崩掉，无法使用。就像这个样子：

因此，这会来分享一下，如何在本地，自己的电脑上部署一个 DeepSeek 智能助手。

流程很容易，很简单的几个步骤，这篇文章教会你。

Mac 和 Windows 系统相通，基本一致的流程。

第一步，下载 Ollama

官网：https://ollama.com

打开官网，是这个样，很醒目的一个「Download」。

点击一下，下载对应系统的版本，即可。

我这里是 Mac 系统，所以直接显示的就是下载 macOS 版。

如果你们的网络不太好，我把 Mac 版和 Windows 版的都下载好附在文末的网盘了，提取就行了。

下载之后，Mac 版解压后，移到到应用目录中，Windows 版直接点击安装即可。

安装好后，在电脑上会看到这个图标，就说明安装成了，最简单的一步。

打开命令行终端，输入 ollama -v 测试一下，显示出对应版本，表示没问题。

命令式就是电脑上一个黑不溜秋的窗口，使用 Mac系统的，打开 Terminal，中文名叫「终端」。

Windows 系统上，搜cmd 就出来了，中文名叫「命令提示符」。

第二步，安装 DeepSeek-R1 模型

在 Ollama 官网的「Models」导航处，搜索「deepseek」。

第一个就是「deepseek-r1」模型，可见有多火。

点进去，可以看到有多个不同的模型，1.5b、7b、8b 等等。

这个 b 代表什么意思呢？

b 是 billion 首字母，十亿的意思。

代表的是参数的数量规模，越大，模型能够处理的任务越复杂。

不过下载哪一个，要根据自己的电脑配置来。

1.5b 是最小模型，大部分电脑都没有问题，可以带得动。

7b 版本，8G 的内存，配上 4G 的显卡，是 OK 的。

所以 7b 的版本，大部分电脑也都能支持。

电脑配置更高的，选更大的模型即可。

我这里选择的是 32b 的模型做演示。

将模型旁边对应的指令复制下来，也就是 「ollama run deepseek-r1」，粘贴到终端命令行里。

粘贴到终端的时候，后面会自动带上参数规模，比如 「deepseek-r1:7b」，我这里是 「deepseek-r1:32b」。

回车，等待下载成功。

看到 success，这就是下载好了。

第三步，和 DeepSeek 对话

模型下载好后，在终端里就可以和 deepseek 进行对话了。

到这一步，已经成功了，可以正常使用了。

如果觉得不够直观，可以安装个直观一点的客户端，ChatBox、Cherry Studio 等都可以。

第四步，安装客户端

这里我使用 ChatBox 集成 DeepSeek。

ChatBox 官网链接：https://chatboxai.app，下载对应系统的版本安装即可。

网络不好的，我安装包打包放在文末了。

然后打开，做个配置。

刚开始打开，会弹出这个框，点击「使用自己的 API Key 或本地模型」。

如果没有这个框，点击左边的设置，一样弹出参数设置框。

选好模型提供方为 ollama 和模型 deepseek-r1，然后保存即可。

然后开个新对话，选择「deepseek-r1」模型，这样就可以了。

可以愉快地玩耍了。

当然，也可以给 DeepSeek 设定一个角色，圈定大模型回答的范围。

这个样子：

以上，安装部署使用 DeepSeek-R1 的全过程。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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