本地部署DeepSeek、vscode部署DeepSeek模型AI工具

一、下载安装 Ollama

部署DeepSeek要用到 Ollama,它支持多种大模型。

Ollama官网:ollama.com

在这里插入图片描述

下载安装Ollama,macOS、Linux 和 Windows都可以安装,根据自己的电脑选择对应的系统。

二、下载 DeepSeek-R1

1、在ollama官网找到Models选项

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2、进入就可以看到deepseek-r1模型,如果没有,在上面搜索栏搜索即可。

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3、选择对应的模型来下载,1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b,这里有很多版本可选,模型越大,要求电脑内存、显卡等的配置越高,选择适合自己电脑的版本。

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4、通过wind + R键,打开运行窗口,然后输入cmd打开控制台

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
5、复制下面8b的代码
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6、粘贴到控制台,然后回车。(会默认安装在C盘,注意C盘空间)
出现下载等待窗口,等待下载完成。

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7、下载完成后稍微等待,看到success,即部署完成。

8、部署完成,输入内容即可开始对话。(我这里已经下载完成了,就可直接运行ollama run deepseek-r1)

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三、部署到VsCode

1、打开vscode,找到下面的continue扩展,并安装

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2、安装完之后,在vscode左侧找到continue的图标,并打开

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3、然后找到Add Chat model,点击Add Chat model

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4、就会出来下面的选项

在这里插入图片描述
5、然后在Provider选项里,选择ollama

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6、Install provider 和Model什么都不用选择,然后点击Connect,会自动识别本电脑安装的deepseek版本

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7、这里就会出现本地安装的deepseek版本,选择一个,然后就可以使用了

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8、至此,你的vscode就有了deepseek模型的AI工具,赶紧按照上面的操作,来给
自己的vscode安装一下吧

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### 在 VSCode本地部署 DeepSeek #### 准备工作 为了在 Visual Studio Code (VSCode) 中成功部署 DeepSeek,确保已经安装并配置好必要的环境。这包括但不限于 Python 环境以及 pip 工具的准备。 #### 安装 OllamaDeepSeek 模型 通过访问 Ollama 的官方网站下载对应的 ollama 安装包,并按照官方指导完成安装过程[^4]。随后利用命令 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 来启动所需的 DeepSeek 版本模型。 #### 集成到 VSCode 对于希望直接在 VSCode 内部操作 DeepSeek 用户来说,可以借助扩展插件来简化流程。具体而言: - **安装相关扩展**:前往 VSCode 市场寻找支持 AI 编程辅助功能的插件,比如 Tabnine 或者其他兼容 LLMs(大语言模型)的服务提供商所开发的相关产品。 - **设置 API 接口连接**:如果选择的是能够调用外部服务的方式,则需要依据 deepseek 提供的网页端 API 文档,在本地环境中正确配置网络请求参数以便顺利对接远程服务器上的 DeepSeek 实例[^1]。 - **使用内置终端执行命令**:也可以考虑直接在 VSCode 自带的集成终端里运行之前提到过的用于激活 DeepSeek 模型的那一串指令(`ollama run deepseek-r1:1.5b`),从而实现在编辑器内部管理整个过程的目的。 ```bash # 启动 DeepSeek 模型实例 ollama run deepseek-r1:1.5b ``` #### 测试与验证 一旦上述步骤都已完成之后,就可以尝试编写一些简单的测试代码片段以确认一切正常运作。例如创建一个新的 Python 文件并向其中输入几行基础语法结构,观察是否有来自 DeepSeek 的智能提示出现;又或者是发起特定查询看能否得到预期的回答形式。
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