DeepSeek模型的本地化部署_deepseek 本地化-优快云博客

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Q1：为什么要本地部署DeepSeek？

2025年新春最大的科技新闻莫过于DeepSeek开源发布了其R1版本，凭借蒸馏后的“小模型”（相对于大模型参数量和训练算力需求而言）依旧可以有媲美OpenAI-O1-min的优秀表现。

如果说之前大模型虽然功能强大，但是其较高的部署与应用门槛依旧将普通人拒之门外，那么如今的DeepSeek的R1版本的各种蒸馏版本可以说直接让大模型“飞入寻常百姓家”。

为什么要尝试本地部署开源大模型，比如DeepSeek？因为使用本地模型（简写为Local Model，LM）拥有诸多优势：

本着上述考虑，利用春节假期难得闲暇，我们也来对DeepSeek尝尝鲜！

若想在本地部署我们自己的DeepSeek，我们需要两个工具：Ollama和ChatBox。

Ollama是一个开源的本地模型运行工具，可以方便地下载和运行各种开源模型，比如目前已经发布的Llama、Qwen以及DeepSeek等；而且Ollama支持Windows、MacOS以及Linux各种操作系统，十分方便。

ChatBox则是一款AI客户端应用和智能助手，支持众多先进的AI模型和API调用，同样可在Windows、MacOS、Linux等桌面系统上使用，难能可贵地是，ChatBox还提供IOS与Android等移动端和网页端使用。

我们的计划是使用Ollama下载运行大模型，使用ChatBox提供友好的用户图形交互界面（调用Ollama的API）。

首先访问Ollama的官网（https://ollama.com/），选择自己系统对应的版本进行下载（OllamaSetup.exe），完成后点击安装（INSTALL）等待完成即可。安装完成后可以在Windows的“开始”菜单中发现“羊驼”图标，表示安装完成。

在这里插入图片描述

接下来首先点击上图中的“羊驼”图标，查看任务管理器或Windows系统右侧任务图标可以发现“羊驼”在运行。

注意Ollama需要在命令行中调用大模型安装与运行命令，因此可以打开Windows上的命令行界面（CMD或PowerShell均可，推荐PowerShell，因为命令更贴近Linux风格）

为了获取Ollama中安装DeepSeek-R1的命令，我们需要在Ollama首页选择“Models”页面，然后从中选择DeepSeek。

在这里插入图片描述点击进入到DeepSeek-R1模型界面，可以通过下拉框选择适合自己的R1蒸馏版本（类似于以R1模型为老师学习得到的不同年级的学生模型），其中“7b”代表模型参数量为70亿，越大的参数规模意味着安装运行更大的算力资源，从而对笔记本或服务器的性能要求越高。

在这里插入图片描述如何选择适合自己笔记本或个人电脑的DeepSeek-R1？可以参考下述性能需要表。根据表中需求，此次我们选择了较小的R1-7b模型。

在这里插入图片描述接下来只需要在命令行界面中运行Ollama的运行命令即可：

在这里插入图片描述一旦安装完成，其实我们就可以在命令行的提示中运行测试DeepSeek-R1-7b了，接下来自己尝试要求DeepSeek以虎扑的风格来“评价2025年春节”，可以看到其清晰的思考过程（）和输出结果，其幽默的风格确实很像虎扑UP主(#^.#)

在这里插入图片描述 ## 23 | 安装ChatBox，接入Ollama API

本质上来说，程序员使用上述命令行界面已经可以自然地与DeepSeek交互。但是为了获得更好的用户图形体验，我们可以进一步下载ChatBox并调用Ollama的API，在图形界面中与DeepSeek交互。

在ChatBox的下载页面选择自己喜欢的方式，也可以使用网页端进行体验（https://chatboxai.app/zh#download）。

此时需要在ChatBox的Setting中选择Ollama-API，并在相应的模型中选择DeepSeek。如果没有可用的模型，需要根据自己的操作系统进行相应的本地配置。配置完成后保存即可在新对话中与DeepSeek进行对话啦！

在这里插入图片描述