在本地计算机上离线部署DeepSeek大模型（附教程）

安装系统：要求Windows10 及以上
磁盘空间：要求不少于5GB

下载安装所需文件

百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1kOcyzb3QGMnJOoIVXka4NA?pwd=ziyu ，提取码是ziyu

可以从该地址下载本篇文章所需要的Ollama安装包和DeepSeek模型，这两部分文件都在压缩包“离线部署deepseek.rar”中

安装Ollama

打开Ollama安装包（OllamaSetup.exe），点击“Install”开始安装。

安装完成后，按下 Win + R 键，输入 cmd 并回车，打开命令行窗口。

在命令行中输入 ollama，如果看到以下输出，说明Ollama已成功安装。

安装Deepseek R1 1.5b模型

1.下载并解压模型

从百度网盘下载Deepseek R1 1.5b模型的压缩包（deepseek-r1-1.5b.rar），解压后进入解压后的文件夹,并在解压后的文件夹键入cmd

2.通过命令行安装模型

在命令行中输入以下命令，Ollama将根据Modelfile中的配置自动安装 deepseek-r1-1.5b.gguf 文件：

ollama create deepseek-r1-1.5b -f Modelfile

安装成功后，命令行会显示“success”提示。

3.运行Deepseek模型

安装完成后，输入以下命令即可运行Deepseek模型：

ollama run deepseek-r1-1.5b

安装其他大小的DeepSeek大模型

本文以DeepSeek-r1 1.5b作为示例，如果需要下载其他大小的模型，需要得到该模型的gguf文件，目前DeepSeek发布在Hugging Face上的模型并没有直接提供gguf文件，如果是采取量化模型的方式得到gguf文件略显复杂。

因此推荐有安装其他大小DeepSeek模型的用户，在其他可联网的机子中运行Ollama，直接下载对应大小的DeepSeek大模型，如7B，下载之后至模型文件夹中（C:\Users\你的用户名文件夹.ollama\models\blobs），里面存放的是你下载的模型，我们在这里获取到下载的7B文件（文件名通常是一个很长的ID，可以通过下载时间最近和文件大小最大进行判断），将其改名为deepseek-r1-7b.gguf，之后还需要修改Modelfile中的FROM字段内容，修改完成拷贝至离线环境便可按照前文所述进行离线安装。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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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）

五、AI产品经理大模型教程

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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