零门槛本地部署！手把手教你用Ollama+Chatbox玩转DeepSeek大模型

最新推荐文章于 2025-04-23 12:00:00 发布
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分类专栏： 开源项目 AIGC 文章标签： ai
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在AI技术飞速发展的今天，大型语言模型已不再是云端服务的专属。本教程将教你如何通过Ollama和Chatbox两款轻量工具，在个人电脑上免费部署炙手可热的DeepSeek模型，无需高端显卡，普通CPU也能流畅运行！

ollama安装及部署Deepseek模型

首先我们需要在电脑上安装ollama,本文以windows为例。

ollama简介

Ollama 是一款开源的本地大模型部署工具，旨在让用户能够轻松在个人电脑上运行各种开源大型语言模型（如 Llama、Mistral、DeepSeek 等）。它支持跨平台操作（Windows/macOS/Linux），提供一键式安装和模型管理，优化了内存和计算资源的使用，即使是普通配置的设备也能流畅运行。通过 Ollama，开发者、研究者和爱好者可以快速部署私有化 AI 应用，无需依赖云端服务，同时享受高效、安全的本地 AI 体验。

ollama目前在github上已经拥有123k star

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ollama github地址：https://github.com/ollama/oll

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【大模型实战】使用Ollama+Chatbox实现本地Deepseek R1模型搭建
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Ollama官方链接：https://ollama.com/，打开链接后就可以看到大大的下载按钮，如下图：我选择用Win的安装。
Ollama+Chatbox本地部署DeepSeek大模型
一起学习
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通过Ollama+Chatbox，你即将拥有媲美云端服务的本地AI能力！无论是学习、办公还是开发，都能享受安全、高效的智能体验
零门槛打造最强AI大脑！手把手教你本地化部署DeepSeek R1：从Ollama安装到Chatbox可视化操作全攻略
zhangbing_csdn的博客
02-14 1564
Ollama 是一个用于管理和部署机器学习模型的工具。目前 Ollama 支持 macOS、Linux、Windows，选择相应的系统下载即可。安装后运行软件，在任务栏确认在右上角出现这只 小羊驼🦙 图标点击Search models 搜索框，第一条就是 deepseek-r1 模型。这里我们发现了多个不同大小的模型，文件大小适配不同的设备DeepSeek R1提供多个版本，参数量越大，模型通常越强大，但也需要更多的计算资源。比如1.5B代表有15亿个参数。借助网上大佬们整理的表格供大家参考，来确认你的电
ChatBox调用Ollama本地部署的DeepseekR1
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温馨提示：相关操作涉及一些操作的前提，如果看到这里0_O你并没有看过我的上一篇文章，建议你可以先食用一下Deepseek教程（详细！！！）|使用Ollama下载Deepseek，并在Pycharm使用_ollama下载deep seek-优快云博客。
Ollama 使用指南
最新发布
漫谈网络
04-23 1090
Ollama 是一款支持本地运行大型语言模型（LLM）的开源工具，提供简单高效的模型管理、交互式对话和 API 集成能力。以下是其核心功能、参数详解及高级用法的完整总结。Ollama 的生成参数通过options0.30.8256top_p0.9top_k40seed42stop通过维护context使用ollama。
本地电脑使用ollama部署大模型并安装Chatbox
Y525698136的博客
06-26 2095
某些场景下可能希望构建一个完全本地离线可用的大模型，方法很多，模型也很多，比如 qwen、qwen2、llama3等，最简单快捷的首推使用 ollama 部署，模型选用 qwen 或 qwen2，针对中文任务效果更好。
Ollama+Chatbox本地部署大模型(llama3)
DEVELOPERAA的博客
02-06 2493
本地部署大模型，低资源需求一般选择llama3:8b或者gemma:7b等，本文以llama3为例介绍。
DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具
You build it, you run it
02-02 1万+
详细讲解了DeepSeek R1本地化部署 + chatbox 使用教学
Ollama+Chatbox，搭建本地AI聊天系统
sheji888的专栏
05-28 1万+
然后打开Chatbox，点击左侧的设置，在模型选项卡，选择AI模型提供方：Ollama，API域名：http://localhost:11434，模型：选择你喜欢的模型，其它默认，确定保存即可开始使用。Ollama是一个开源的大型语言模型服务,提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面,可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。4.如果Ollama提供的模型没有你需要的，你可以从huggingface.co或modelscope.cn下载GGUF格式的模型，导入到Ollama。
ollama+chatbox本地部署手机deepseek软件
02-09
ollama+chatbox本地部署手机deepseek软件是一个前沿的技术实践，它允许用户在不依赖云端服务器的情况下，将深度学习模型直接部署到手机上，从而实现快速、便捷的智能交互体验。 基础版的ollama+chatbox本地部署手机...
DEEP SEEK 本地部署（Ollama + ChatBox）+ 私有知识库（cherry studio）教程
02-06
主要包括两大部分：Ollama 平台的使用方法和 DeepSeek R1 模型的安装指导。Ollama 是一种能够便捷部署深度学习模型（尤其是大型语言模型）的工具，它支持多种操作系统并在命令行中执行相应操作以完成从下载、配置...
本地电脑使用ollama部署大模型并安装Chatbox：一文看通透
2401_84206094的博客
08-07 1265
某些场景下可能希望构建一个完全本地离线可用的大模型，方法很多，模型也很多，比如 qwen、qwen2、llama3等，最简单快捷的首推使用 ollama 部署，模型选用 qwen 或 qwen2，针对中文任务效果更好。
5分钟实现本地安装运行史上最强开源Llama3大模型！技术方案：ollama+Chatbox+HuggingFace（shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF）
前端与全栈技术领域探索者，分享实用干货与实战经验，助力开发者成长
07-10 1712
Meta推出迄今为止能力最强的开源大模型Llama 3系列，发布8B和70B两个版本。8B版本最低仅需4G显存即可运行，可以说是迄今为止能在本地运行的最强LLM。Llama 3在一众榜单中取得开源SOTA（当前最优效果）。Llama 3 8B在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K等多项基准上超过谷歌Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。
本地电脑使用Ollama部署大模型并安装Chatbox（附教程）
huang9604的博客
01-04 5038
某些场景下可能希望构建一个完全本地离线可用的大模型，方法很多，模型也很多，比如 qwen、qwen2、llama3等，最简单快捷的首推使用 ollama 部署，模型选用 qwen 或 qwen2，针对中文任务效果更好。
DeepSeek本地部署：Ollama+ChatBox保姆级操作指南
IT成长日记的博客
02-24 2362
Ollama是一款开源工具，支持用户在本地快速部署和运行大型语言模型（如Llama 2、Mistral、Gemma 等）。lama 2、Mistral、emma 等）##启动后台服务，启用API访问（默认端口11434）##停止运行的模型ollama show <模型名>##显示模型信息ollama run <模型名>##运行指定模型（如ollama run llama2），进入交互对话模式##列出本地已下载的模型ollama pull <模型名>
OLLAMA+ChatBox+DeepSeek-R1本地环境快速搭建
Quner6的博客
02-09 2083
最近很火的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1不用多说了， 用过的都说好， 刚好去年搭了一台服务器， 可以用来本地构构建一个机器人来辅助日常的使用，且安全靠谱；本文重点在于方便国内用户，解决网络缓慢等诸多限制， 其他未提事宜请上网解决或者留言；
Ollama 和 ChatBox 本地部署详细教程
Cha3043445754的博客
02-12 5139
Ollama 是一个用于本地运行 AI 模型的工具，支持 Llama、Mistral、DeepSeek 等多个大模型，并且支持 GPU 加速。是一个开源的 AI 聊天 UI，支持本地和云端模型，如 OpenAI API 和 Ollama。你可以输入任何问题，Ollama 会返回 AI 生成的答案。，适用于 Windows、macOS 和 Linux。是一个优秀的本地聊天 UI，支持 Ollama。是一个轻量级的本地 LLM 推理工具，而。，并可以流畅使用 AI 模型进行推理！你已经成功在本地部署。
本地部署DeepSeek全攻略：Ollama+Chatbox保姆级教程
qianshang52013的博客
02-27 1028
这里我举个例子：当前财富：1 | 持之以恒 24 * + | 一夜暴富 13 * + / 7 * -💡 实测数据：i7-12700H+32GB DDR5运行14B模型，单轮对话响应时间约45秒。最近DeepSeek可是火出了圈，推理像是解剖了我一样😜。人们总是对未知的事情充满期待，对确定的事情嗤之以鼻。官网服务高峰期响应延迟（实测>15秒/响应）隐私保护需求（医疗/财务等敏感对话场景）那为什么我们不能分仓呢？终极理想是躺平啦哈哈哈哈🤩。不知道自己能不能坚持下去呢。那我们搭建到本地吧💮。
ollama + chatbox 本地部署deepseek
03-13
<think>好的，我需要帮助用户了解如何在本地部署集成Ollama和Chatbox的DeepSeek模型。首先，我需要整理用户提供的引用内容，看看里面有哪些关键步骤。根据引用[2]和引用[3]，部署过程大致分为三个步骤：安装Ollama、安装DeepSeek模型，以及配置Chatbox。 首先，安装Ollama。用户提到需要下载对应操作系统的安装包，然后运行安装程序。安装完成后，可能还需要验证是否安装成功，比如通过命令行输入ollama --version。接下来，安装DeepSeek模型，这里有不同的版本，如1.5B、7B、14B等。用户需要运行类似ollama run deepseek-r1:7b的命令来下载和安装模型。需要注意模型名称的正确性，避免输入错误。 然后是配置Chatbox。用户需要下载并安装Chatbox，然后在设置中选择API类型为Ollama，填写正确的接口地址http://localhost:11434，并输入对应的模型名称。同时，防火墙设置也很重要，确保端口11434开放，否则连接可能会失败。 可能还需要考虑不同操作系统下的具体步骤是否有差异，比如Windows和macOS在安装Ollama时的区别。另外，用户可能会遇到模型下载速度慢的问题，这时候可能需要检查网络连接或者使用镜像源。在配置Chatbox时，如果无法连接，可能需要检查Ollama服务是否正在运行，或者模型名称是否正确。 还需要提醒用户注意模型的版本选择，不同版本的模型对硬件资源的要求不同，比如较大的模型可能需要更多的内存和显存。如果用户遇到内存不足的问题，可能需要选择较小的模型版本，如1.5B或7B。 最后，生成相关问题时，需要覆盖用户可能关心的性能优化、应用场景以及常见问题解决方法，比如如何提升模型响应速度、适合的任务类型等。确保回答结构清晰，分步骤说明，让用户能够逐步跟随操作，避免遗漏关键细节。</think>### 如何在本地部署集成 Ollama 和 Chatbox 的 DeepSeek 模型？ 以下是分步部署指南，结合引用内容整理： #### 1. **安装 Ollama** - **下载安装包**：访问 [Ollama 官网](https://ollama.ai/) 下载对应操作系统的安装包（支持 Windows/macOS/Linux）[^2]。 - **运行安装程序**：安装完成后，Ollama 会默认启动后台服务，可通过命令行验证是否安装成功： ```bash
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