DeepSeek-R1大模型本地部署，保姆级教程！

本文将介绍如何在自己的电脑上本地部署DeepSeek大模型，无需登录DeepSeek官方网站与软件即可使用。本文提及的所有软件均已打包，文末有获取方式。

Step1：安装Ollama

下载网址：https://ollama.com/

OLLAMA 是一个开源工具，专注于帮助用户在本地计算机上快速部署和运行大型语言模型（LLM）。它通过简化的命令行界面和预配置的模型包，降低了使用复杂AI模型的技术门槛，支持多种主流模型（如 Llama 3、Mistral、Gemma 等），适合开发者、研究人员及普通用户进行本地AI实验与应用开发。

• 本地运行：完全离线使用，保护隐私且无需网络。

• 跨平台支持：兼容 macOS、Linux 和 Windows（部分功能需Windows Subsystem for Linux）。

• 轻量化与高效：自动优化模型加载，支持多GPU并行加速（需NVIDIA CUDA）。

进入官网主页后，点击Download，根据自己系统选择对应的安装包，下载后直接安装即可。注意：安装后不会出现图形化界面，需要通过命令行操作。

在官网主页，点击中部需要的模型【DeepSeel-R1】（也可以在顶部搜索其他模型）即可跳转模型下载页面。

包括基于Llama和Qwen的DeepSeek-R1蒸馏的六个密集模型。提供多种参数量的模型，根据自己电脑的显存大小选择对应参数量的模型，然后复制红框内的命令。注意：模型默认下载在C盘。

根据电脑显存，选择下载的模型。

4g	ollama run deepseek-r1:1.5b
8g	ollama run deepseek-r1:7b
12g	ollama run deepseek-r1:8b
16g	ollama run deepseek-r1:14b
24g	ollama run deepseek-r1:32b
24g+	ollama run deepseek-r1:70b

Step2：下载模型

单击鼠标右键，选择【在终端中打开】

根据Step1中的内容，选择对应的模型，粘贴命令，回车即可自动下载对应模型。

模型安装成功后，会在命令行中显示Send a message(/? for help)

至此，就基本完成本地部署，可以通过命令行聊天。但是命令行还是不太方便，请看接下来的内容。

Step3：安装PageAssist

开源地址：https://github.com/n4ze3m/page-assist

下载地址：https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-a-web-ui-for/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo

Page Assist 是一个开源浏览器扩展，可为本地 AI 模型提供侧边栏和 Web UI。它允许从任何网页与本地模型进行交互。该插件需要在谷歌浏览器中下载，由于网络问题无法下载的朋友可以通过文末获取安装包，直接拖拽到浏览器中，即可安装。

• 侧边栏：可以在任何网页上打开的侧边栏。它允许您与模型交互并查看结果。

• Web UI：一个 Web UI，允许您像 ChatGPT 网站一样与您的模型进行交互。

• 与网页聊天：您可以与网页聊天并询问有关内容的问题。

插件安装后，在浏览器中如下图所示，点击即可打开WEB界面。

支持新建聊天、选择模型、选择Prompt、联网搜索。

大多数普通用户的电脑显存不足，只能用些小参数量的模型，本地部署后AI会显得“笨蛋”许多，但是想折腾玩一玩，熟悉下部署流程还是OK的。官方网站、APP的使用体验会更好。

以上就是本期的全部内容了，祝大家顺利解决相关的问题，也欢迎大家在评论区留言讨论！更多高级玩法，持续更新中~

程序员为什么要学大模型？

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。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

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！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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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