为本地部署的DeepSeek搭建图形化界面！

大家好，我是王有志。本文首发自微信公众号王有志。

《DeepSeek总是服务器繁忙？试试本地部署一个!》 中，我们已经在本地部署了 DeepSeek-R1 模型，虽然已经能够使用了，但是没有图形化界面操作起来非常不方便，而且也很不美观。

今天我们就一起来部署一个带有图形化界面的控制台。

写在前面

我调研了很多图形化界面工具，它们中的大部分不仅学习成本高，而且对网络环境也有要求，不太适合没有编程基础的小伙伴，例如：Open WebUI，它依赖于 Docker，我倒是可以提供 Docker 的安装包，但是还需要注册 Docker，国内网络还无法完成 Docker 的注册，这点就能劝退很多小伙伴了。

最终我选择的是 ChatBox，相较于其他的图形化界面工具，它的安装和使用都非常简单，也不依赖其他软件，唯一的难点可能就是 ChatBox 的官网访问很慢，不过别担心，我为大家准备好了本文中所需的软件安装包，包含了 Window 版本和 Mac 版本（基于 Intel 核心和 Apple 核心），只需要在 公众号 中回复关键字【ChatBox】即可获取下载链接。

Tips：本文只是为了演示（工作电脑性能较差）而选择的 DeepSeek-R1 1.5b，但是如果你的电脑只能部署 DeepSeek-R1 1.5b，建议直接使用豆包，Kimi 和文心一言等~~

安装 ChatBox

首先登录 ChatBox AI官网，下载 ChatBox 的安装包，如果长时间没有响应，你可以通过上面的关键字获取到 ChatBox 的安装包。

选择合适的版本下载即可。

最后我们来安装 ChatBox，这里只需要修改下安装路径即可，剩下的都点下一步就可以了。

使用 ChatBox

安装完成后我们打开 ChatBox，选择“使用自己的 API Key 或本地模型”。

选择 Ollama API 选项，配置部署在本地的 DeepSeek-R1 模型。

接着选择具体的模型，并保存配置。

完成上述配置后，我们就可以开始使用本地部署的 DeepSeek-R1 模型了。

至此，我们就已经完成了 ChatBox 的安装和配置工作，并且能够在 ChatBox 中使用 DeepSeek-R1 模型了。

好了，今天的内容到这里就结束了，如果本文对你有帮助的话，还请多多点赞指出，如果能够关注一下就更好了~~

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