解锁安全研究新姿势：DeepSeek 本地部署指南

想象一下，在系统安全研究的世界里“有一位全能助手”，它能够自动化地分析代码，快速识别潜在的漏洞，甚至在复杂的程序分析中为你提供清晰的专业建议。这就是大模型在系统安全领域的魅力！然而，这位“助手”如果住在云端，可能会因为网络延迟而“行动迟缓”，或者因为数据隐私问题而“束手束脚”。有没有办法让它直接搬到你的电脑上，随时待命呢？

答案是：当然可以！DeepSeek就是这样一位可以“常驻本地”的超级助手。作为一款功能强大且易于使用的开源大模型，它不仅能完全运行在你的设备上，还能为你提供更灵活、更安全的系统安全研究支持。想知道如何快速拥有这位本地“超级助手”吗？别急，本文将带你一步步完成DeepSeek的本地部署，助你轻松开启大模型赋能的安全研究之旅！

1、Ollama框架安装

1.1 打开Ollama官网

https://ollama.com/download

1.2 下载完成后运行安装程序

点击Install安装Ollama

安装完成后进行下一步

2、Deepseek模型下载

2.1 回到Ollama官网

点击上方的Models

2.2 选择deepseek模型

这里选择deepseek-r1

2.3 选择合适版本

版本根据电脑配置来选，这里选择下载的是7b版本，大家可根据情况自行选择

2.4 Ollama安装模型

在网页复制安装命令

2.5 Ollama运行模型

打开终端运行上述命令安装模型

3、Chatbox AI安装

Chatbox AI客户端可以用于构建与本地模型的聊天窗口

3.1 打开Chatbox AI官网安装客户端

https://chatboxai.app/zh

3.2 启动安装程序

选取安装位置

3.3 完成安装

点击完成安装，并启动应用

3.4 打开Chatbox AI客户端

选择【使用自己的API Key或本地模型】

3.5 配置Ollama API Key

配置Ollama API Key

选择deepseek-r1:7b对话模型

3.6 与本地大模型对话

询问本地大模型协助安全研究问题

结束语

以上就是 DeepSeek本地部署的详细步骤。希望这篇指南能帮助你顺利完成 DeepSeek的本地部署，开启系统安全研究新篇章！

我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！

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⚠️警惕：当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时，淘汰倒计时就开始了。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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