Ollama+Chatbox部署法安装Ollama访问官网：打开浏览器，前往Ollama官方网站。页面如下：  下载安装包：- 在官网页面，依据电脑操作系统类型，如Windows、MacOS或Linux，选择对应的安装包进行下载。
 点击下面的按钮,这里选择自己的电脑的版本，我这里是windows的  之后就会进行下载了。 当然，如果官网下载比较慢的话，可以通过百度网盘获取 链接:https://pan.baidu.com/s/1970Py8uuLmCLWMozRV0UJw?pwd=chuv提取码: chuv 安装Ollama：下载完成后，双击安装包启动安装程序。按照安装向导的提示逐步完成安装。 验证安装：打开电脑的命令提示符（CMD）或终端，输入“ollama help”并按下回车键。若软件安装成功，将不会显示任何错误信息。 下载DeepSeek模型- 访问Ollama官网模型页面：再次回到Ollama官网。https://ollama.com/search
 - 搜索Deepseek-r1：在网页上方的搜索框中输入“Deepseek-r1”进行搜索。
 - 选择模型规模：点击搜索结果中的Deepseek-r1进入详情界面，根据电脑的硬件配置，参考模型大小配置参考表格，选择合适的模型规模，范围从1.5b到671b。
 这里的 “1.5b”“7b” 等中的 “b” 通常代表 “billion”（十亿），指的是模型的参数数量。 参数数量是衡量语言模型规模的一个重要指标，参数越多，模型通常能够学习和表示更复杂的知识和语言模式，但同时对计算资源的需求也更高。以下是不同参数规模对应可能的电脑配置（仅供参考，实际可能因具体应用场景等有所不同）： | | | | |
|---|
| 多核高性能 CPU（如 Intel Core i7 及以上或 AMD Ryzen 7 及以上） | 显存 4GB 及以上的中低端 GPU（如 NVIDIA GeForce GTX 1050Ti 等） | | | | 多核高性能 CPU（如 Intel Xeon 系列或 AMD EPYC 系列等） | 显存 8GB 及以上的中高端 GPU（如 NVIDIA GeForce RTX 2070 等） | | | | 多核高性能 CPU（如 Intel Xeon 系列或 AMD EPYC 系列等） | 显存 8 - 12GB 的中高端 GPU（如 NVIDIA GeForce RTX 3070 等） | | | | 多核高性能 CPU（如 Intel Xeon Platinum 系列或 AMD EPYC 7000 系列等） | 显存 16GB 及以上的高端 GPU（如 NVIDIA A10 等） | | | | 多核高性能 CPU（如 Intel Xeon Platinum 系列或 AMD EPYC 7000 系列等） | 显存 32GB 及以上的高端 GPU（如 NVIDIA A100 等） | | | | 多核高性能 CPU（如 Intel Xeon Platinum 系列或 AMD EPYC 7000 系列等） | 多块显存 32GB 及以上的高端 GPU（如多块 NVIDIA A100 等） | | | | | 大规模 GPU 集群（如多组 NVIDIA A100 组成的集群） | | |
- 复制下载命令：在选定的模型规模右侧，复制页面提供的下载命令。
 - 下载模型：回到命令提示符窗口或终端，将刚刚复制的命令粘贴到窗口中，然后按下回车键，模型便会开始下载。
在windows搜索命令提示符，  然后执行刚刚复制的：ollama run deepseek-r1:1.5b  等待下载完成即可。  之后就可以进行提问了  配置可视化图文交互界面Chatbox- 访问Chatbox官网：打开浏览器，访问Chatbox官方网站。
 - 选择使用方式：Chatbox提供本地客户端和网页版两种使用方式，可按需选择。
 不过我们还是选择下载到本地的方式，放在桌面方便我们的使用。 下载成功之后，双击进行安装  选择安装路径，这里忘记截图了。 下一步之后，就安装完成了，点击完成即可。  如果下载比较慢的话，可以从百度链接获取 通过网盘分享的文件：Chatbox-1.9.1-Setup.exe 链接:https://pan.baidu.com/s/1ldrrMsjHiY_GHilkzMdOIw?pwd=4db4提取码: 4db4
- 选择模型提供方：在Chatbox中，点击“使用自己的API Key或本地模型”，进入模型提供方选择界面后，选择“Ollama API”。
  - 配置Ollama远程链接：根据Chatbox提供的教程进行配置，对于Windows操作系统，通常需要配置环境变量并重启Ollama程序。
 选择DeepSeek模型：重启Ollama程序后，关闭并重新打开Chatbox设置界面，在设置界面中选择DeepSeek模型，然后点击保存。 新建对话并使用模型：在Chatbox中新建对话，即可开始使用DeepSeek模型。
 | 
