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本地部署的优势如下： 1.响应速度快 本地处理减少网络传输，响应速度更快。且本地部署的稳定性更强，不受网络波动影响，确保服务持续可用。 2.数据隐私与安全 文本数据无需上传至外部服务器，降低了泄露风险。3.完全免费虽然DeepSeek的API key费用极低，但在高强度的办公场景下仍需要消耗一笔费用。本地部署模型能够做到完全免费，不花一分钱。接下来，本文将讲述如何本地部署DeepSeek-R1模型，并将其集成到Word中。
1.本地部署DeepSeek-R1模型 访问ollama官网，点击download。https://ollama.com/
根据电脑系统选择相应的版本。点击下载。若下载速度过慢，可关注公众号并回复“ollama”领取安装包。
打开下载的安装包，点击“Install”
等待安装完成后，按win+r键，输入cmd调出命令行窗口。 输入
按下回车后出现版本号，即为安装成功。
我们选择推理能力更强的deepseek-r1模型进行本地部署。小编的笔记本显存为6G，因此选择最小的1.5b模型进行部署，如果显存更大的话，可以选择更大的模型。 在命令行窗口中输入：
ollamarundeepseek-r1:1.5b 按下回车，模型开始自动下载。
模型下载成功后，自动进入对话模式，我们可以在这里跟模型进行对话。
至此，恭喜你已经完成了deepseek-r1模型的本地部署 。
2.接入Word 在进行接下来的操作之前，希望你已经阅读了这篇文章办公新利器：DeepSeek+Word，让你的工作更高效。 这篇文章讲的是如何利用API key来调用云端的大模型，而本文讲的是调用本地部署的模型，请按照这篇文章办公新利器：DeepSeek+Word，让你的工作更高效进行Word端所有的操作，但在复制代码时，替换为下面的代码： FunctionCallDeepSeekAPI(api_keyAsString,inputTextAsString)AsStringDimAPIAsStringDimSendTxtAsStringDimHttpAsObjectDimstatus_codeAsIntegerDimresponseAsString'本地部署的大模型API地址API="http://localhost:11434/api/chat"'修改请求体为与本地大模型相匹配的格式SendTxt="{""model"":""deepseek-r1:1.5b"",""messages"":[{""role"":""user"",""content"":"""&inputText&"""}],""stream"":false}"SetHttp=CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")WithHttp.Open" OST",API,False.setRequestHeader"Content-Type","application/json".setRequestHeader"Authorization","Bearer"&api_key.sendSendTxtstatus_code=.Statusresponse=.responseTextEndWith'弹出窗口显示API响应（调试用）'MsgBox"APIResponse:"&response,vbInformation,"DebugInfo"Ifstatus_code=200ThenCallDeepSeekAPI=responseElseCallDeepSeekAPI="Error:"&status_code&"-"&responseEndIfSetHttp=NothingEndFunctionSubDeepSeekV3()Dimapi_keyAsStringDiminputTextAsStringDimresponseAsStringDimregexAsObjectDimmatchesAsObjectDimoriginalSelectionAsObjectapi_key="pass"Ifapi_key=""ThenMsgBox"leaseentertheAPIkey."ExitSubElseIfSelection.Type<>wdSelectionNormalThenMsgBox"leaseselecttext."ExitSubEndIf'保存原始选中的文本SetoriginalSelection=Selection.Range.DuplicateinputText=Replace(Replace(Replace(Replace(Replace(Selection.Text,"\","\\"),vbCrLf,""),vbCr,""),vbLf,""),Chr(34),"\""")response=CallDeepSeekAPI(api_key,inputText)IfLeft(response,5)<>"Error"ThenSetregex=CreateObject("VBScript.RegExp")'步骤1：提取大模型回复内容Withregex.Global=True.MultiLine=True.Pattern="""content"":\s*""([\s\S]*?)"""'更稳健的提取逻辑EndWithIfregex.Test(response)Thenresponse=regex.Execute(response)(0).SubMatches(0)'步骤2：处理Unicode转义字符（如\u003c-><）response=Replace(response,"\u003c","<")response=Replace(response,"\u003e",">")'步骤3：删除标签及其内容Withregex.Global=True.MultiLine=True.IgnoreCase=True.Pattern="[\s\S]*?"EndWithresponse=regex.Replace(response,"")'步骤4：转换\n为实际换行符response=Replace(response,"\n",vbCrLf)'步骤5：移除Markdown格式Withregex.Global=True.Pattern="(#+\s*|\*\*|__|`|\*{1,2}|_{1,2}|~~|^>\s)"response=.Replace(response,"")EndWithresponse=regex.Replace(response,"")'取消选中原始文本Selection.CollapseDirection:=wdCollapseEnd'将内容插入到选中文字的下一行Selection.TypeParagraph'插入新行Selection.TypeTextText:=response'将光标移回原来选中文本的末尾originalSelection.SelectElseMsgBox"FailedtoparseAPIresponse.",vbExclamationEndIfElseMsgBoxresponse,vbCriticalEndIfEndSub
此代码在上一次代码的基础上进行了优化，对大模型md格式的输出进行了优化，去掉了md格式的修饰，只保留纯文本；在上一个版本中，大模型输出的“\n”会被当做文本显示，而此版本的代码直接将“\n”当作回车处理，结果更加美观。 替换代码后，即可实现本地大模型的Word调用。
3.效果演示 选中文本后，点击生成，即可看到大模型的回复。
4.问题反馈 此外，还有读者反应，会出现“配置完之后重启word配置的宏消失的问题”，这个问题的解决办法如下： 点击 开发工具 -> 宏。
选中我们配置的DeepSeekV3，点击管理器。
选中左侧的模块1，点击复制，右侧将会出现模块1，最后点击关闭。
问题顺利解决，再次重启word后，不会出现宏消失的问题。 |
