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今天，我们将为大家详细讲解如何把DeepSeek大型模型部署在本地。考虑到用户对数据隐私的重视，不希望将数据上传至云端，或者需要在无网络环境下使用该模型，此时便可采用本地部署的方式。要进行DeepSeek大模型的本地部署，我们首先需要借助一款能够在本地运行该模型的工具。在这里，我们以Ollama为例来进行说明。Ollama具有广泛的模型支持能力，尤其擅长处理那些可在本地运行的模型。它的一大优势在于极大地简化了部署流程，即使是不太熟悉复杂部署操作的用户，也只需通过简单的命令行操作或者进行一些基础配置，便能轻松启动模型，大大降低了使用门槛。此外，Ollama还可能进行了多方面的优化。例如在性能方面，它能够更高效地利用本地硬件资源，提升模型的运行速度；在资源管理上，也能根据用户的硬件实际情况进行合理调配。这些优化对于本地部署而言至关重要，因为普通用户的本地硬件资源往往相对有限。待安装完成后，你会在系统的隐藏菜单中发现Ollama的专属图标。再次进入Ollama官网，找到Models界面，在其中查找DeepSeek - R1模型。在挑选模型时，需要结合电脑的实际硬件情况进行选择，这里重点关注的是电脑的显卡和内存等关键硬件信息。我们选择“1.5b”这个版本。通过CMD命令进入“命令提示符界面”后输入ollama。输入完毕后再次确认Ollama已在电脑中成功安装且可正常使用。将之前复制的指令粘贴到该界面中，并按下“回车”键。待下载完成后，我们就可以直接进行测试，查看本地部署是否成功。完成上述操作后，还需要再安装一个可视化工具——Chatbox AI。登录Chatbox AI官方网站，下载其桌面端并进行安装。安装完成后，打开Chatbox AI的桌面端程序。在Chatbox AI的界面中，选择“使用自己的API key或本地模型”选项。接着选中“Ollama API”。然后在模型选项中找到刚才已经成功部署好的DeepSeek本地大模型，点击保存。然后在模型选项中找到刚才已经成功部署好的DeepSeek本地大模型，点击保存。至此，所有操作全部完成，此时你就可以直接使用本地部署的DeepSeek大模型了。值得一提的是，经过本地部署后的DeepSeek大模型，能够在不受网络限制的情况下正常使用，为用户带来更加便捷、安全的使用体验。 |
