DeepSeek本地部署，可视化、无延迟、畅快使用

你的DeepSeek又提示服务器繁忙了吗？

很多朋友已经发现DeepSeek的API服务能力远远没有跟上它的爆火程度，回答问题的响应速度明显比豆包、Kimi、智谱等国产大模型慢，时不时还会崩掉~~

无论是个人体验还是企业业务，都需要一个低延迟响应大模型服务。此外，如果有数据隐私、定制化(微调、RAG、多模态)等需求时，本地部署就更加必要了。其中RAG技术请参阅LangChain+RAG

第一步，选择模型

以下是DeepSeek-R1不同版本蒸馏模型本地部署所需的硬件资源，我们稍后将根据自己的硬件资源下载对应的模型：

第二步，下载并运行模型

2.1 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download)

Ollama用于本地运行AI模型，使用方式十分简单。

以Windows系统为例，安装OllamaSetup.exe后，双击软件图标即可运行Ollama服务。

2.2 使用Ollama下载运行模型，这里选用最小的1.5b模型(15亿参数)

ollamarundeepseek-r1:1.5b

这是运行模型的命令，因为本地还没有模型，所以Ollama会先从仓库中下载模型再运行，相当于：

ollamapulldeepseek-r1:1.5bollamarundeepseek-r1:1.5b

此时模型服务已经起来了，默认的本地服务地址是http://localhost:11434，有了这个本地的API服务地址，我们可以将其配置到其它软件中，打造本地DeepSeek智能助手，比如代码助手，参阅DeepSeek代码助手

也可以直接在命令行使用：

第三步，配置对话界面

如果要像市面上常见的大模型那样有一个聊天界面，可以使用Chatbox

3.1 安装Chatbox(网址:https://chatboxai.app/zh)

安装运行后你将看到如下界面：

此时还没有配置模型服务，点击红框提示中的“点击这里打开设置”，然后配置我们的Ollama服务：

接下来就可以愉快使用本地模型了：

--------THE END-------