mac环境下,ollama+deepseek+cherry studio+chatbox本地部署

春节期间,deepseek迅速火爆全网,然后回来上班,我就浅浅的学习一下,然后这里总结一下,我学习中,总结的一些知识点吧,分享给大家。具体的深度安装部署,这里不做赘述,因为网上的资源真的很详细。

1、下载cherry studio 

官网下载:Cherry Studio - 全能的AI助手(下载速度慢)
GitHub地址:https://github.com/kangfenmao/cherry-studio

官网下载比较慢,可以把安装包链接,通过加速下载,下面是加速下载的链接

 https://gh.api.99988866.xyz/

https://gh-proxy.edging.workers.dev/

如果本地访问github 无法访问,可以配置host

20.27.177.113 github.com

2、下载ollama管理deepseek

        这一步参考DeepSeek本地部署,保姆级教程,带你打造最强AI-优快云博客,这里我是从网盘中下载的,我会把资源放在我的csdn资源中,以便于大家下载

3、下载chatbox

      这里也参考一下这个DeepSeek本地部署,保姆级教程,带你打造最强AI-优快云博客,但是我也是从网盘中找的资源下载

4、具体使用方法,详见siliconflow中描述,这里就不赘述了(点击模型广场中任意一个模型卡片,查看API文档,如下)

### Ollama Cherry Studio Excel 资源与教程 对于希望利用Ollama Cherry Studio处理Excel资源或创建相关应用程序的需求,当前的信息和技术环境提供了多种可能性。然而,在提供的参考资料中并没有直接提及有关于如何具体操作Cherry Studio来处理Excel文件的内容。 #### 利用Cherry Studio进行开发 Cherry Studio是一个可视化界面工具,旨在简化复杂的人工智能项目部署过程[^1]。尽管官方文档和社区讨论可能未特别强调针对Excel的功能支持,考虑到现代AI平台通常具备良好的扩展性和兼容性,推测该软件应当能够通过插件或其他集成方式实现对Excel的支持。 为了获取详细的Excel资源整合指南以及具体的使用说明: - **访问官方网站**:建议定期查看[Cherry AI官网](https://www.cherry-ai.com/)上的最新公告和支持页面,因为开发者可能会不断更新功能并发布新的教程。 - **探索GitHub仓库**:虽然DB-GPT项目主要关注数据库应用快速构建[^3],但在类似的开源平台上或许能找到由其他用户贡献的相关案例研究或第三方模块,这些都可能是宝贵的参考资料来源之一。 - **加入技术交流群组**:参与像DeepSeek这样的本地化知识库解决方案所形成的社区网络[^2],与其他使用者分享经验和技巧,往往能更快获得实用的操作指导。 ```python import pandas as pd from cherystudio import load_excel, process_data # 假设这是加载Excel文件的方式 df = load_excel('path/to/excel/file.xlsx') # 数据预处理示例 cleaned_df = process_data(df) print(cleaned_df.head()) ``` 此代码片段展示了假设性的Python脚本,用于展示如果存在相应的API接口时,如何读取Excel文件并对其进行初步的数据清洗工作。实际语法需参照官方文档确认。
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