在windows10上，部署DeepSeek模型在本地电脑

1、背景

最近，DeepSeek爆火，先进的算法、卓越的能力，表现出众，其凭一己之力推动国内Ai大模型跨越式发展。作为一款现象级的Ai产品，用户量暴增，最近服务器又被攻击，使用DeepSeek，经常出现服务器繁忙，将DeepSeek部署在本地电脑就方便很多。

2、Ollama 部署工具介绍

2.1、Ollama 与 DeepSeek的关系

Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者 能够在本地环境快速部署、启动、管理和实验最新大语言模型，包括如DeepSeek 、Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma等开源的大型语言模型。

Ollama目前支持以下大语言模型：https://ollama.com/library （去此地址上查看）

因此，Ollama与DeepSeek的关系：DeepSeek 是大语言模型，而Ollama是大语言模型（不限于 DeepSeek 模型）便捷的管理和运维工具。

2.2、Ollama

Ollama 重要网址：

官方网站：https://ollama.com/
Github： https://github.com/ollama/ollama

Ollama 是一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计的工具。支持macOS、Linux和Windows多个平台运行。

3、安装和配置

3.1、安装

Ollama 的macOS、Linux和Windows多个平台的安装包地址：

https://github.com/ollama/ollama/releases

下载 OllamaSetup.exe ，按照默认方式，下一步下一步即可。

3.2、配置

安装完成没有提示。 接下来配置环境变量！

Ollama的安装过程，与安装其他普通软件并没有什么两样，安装完成之后，有几个常用的系统环境变量参数建议进行设置：

OLLAMA_MODELS：模型文件存放目录，默认目录为当前用户目录（Windows 目录：C:\Users\<username>\ollama\models，MacOS 目录：~/.ollama/models，Linux 目录：/usr/share/ollama/.ollama/models），如果是 Windows 系统建议修改（如：D:\OllamaModels），避免 C 盘空间吃紧
OLLAMA_HOST：Ollama 服务监听的网络地址，默认为127.0.0.1，如果允许其他电脑访问 Ollama（如：局域网中的其他电脑），建议设置成0.0.0.0，从而允许其他网络访问
OLLAMA_PORT：Ollama 服务监听的默认端口，默认为11434，如果端口有冲突，可以修改设置成其他端口（如：8080等）
OLLAMA_ORIGINS：HTTP 客户端请求来源，半角逗号分隔列表，若本地使用无严格要求，可以设置成星号，代表不受限制
OLLAMA_KEEP_ALIVE：大模型加载到内存中后的存活时间，默认为5m ，即 5 分钟（如：纯数字如 300 代表 300 秒，0 代表处理请求响应后立即卸载模型，任何负数则表示一直存活）；我们可设置成24h，即模型在内存中保持 24 小时，提高访问速度
OLLAMA_NUM_PARALLEL：请求处理并发数量，默认为1，即单并发串行处理请求，可根据实际情况进行调整
OLLAMA_MAX_QUEUE：请求队列长度，默认值为512，可以根据情况设置，超过队列长度请求被抛弃
OLLAMA_DEBUG：输出 Debug 日志标识，应用研发阶段可以设置成1，即输出详细日志信息，便于排查问题
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：最多同时加载到内存中模型的数量，默认为1，即只能有 1 个模型在内存中

环境变量中，配置如下：

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434

OLLAMA_ORIGINS=*

OLLAMA_MODELS=D:\ollama\models

3.3 重启

配置完成后，一定要重启 Ollama 。

首先，在右下角找到 Ollama ，右键选择 Quit Ollama ，Ollama 停止运行。

接着，在开始菜单中搜索 Ollama ，点击启动。

看看右下角 是不是已经启动ollama。

4、 测试

4.1、命令测试

C:\Users\ext>ollama

C:\Users\ext>ollama -v

4.2、问测试

浏览器访问 http://127.0.0.1:11434/ ，出现 Ollama is running代表成功。

5、部署 DeepSeek模型

5.1、DeepSeek模型

访问地址： https://ollama.com/search

DeepSeek 模型版模型有很多，1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b，这里有很多版本可选，模型越大，要求电脑内存、显卡等的配置越高。比如电脑是4060的显卡，选择8b的模型。

5.2、DeepSeek模型版本选择

版本：1.5b，适用于一般文字编辑使用（需要1.1GB空余空间）llama run deepseek-r1:1.5b

版本：7b，DeepSeek的第一代推理模型，性能与OpenAl-01相当，包括从基于Llama和Qwen的DeepSeek-R1中提取的六个密集模型（需要.7GB空余空间） llama run deepseek-r1:7b

版本：8b，（需要4.9GB空余空间） llama run deepseek-r1:8b

版本：14b，（需要9GB空余空间） llama run deepseek-r1:14b

版本：32b，（需要20GB空余空间）llama run deepseek-r1:32b

版本：70b，（需要43GB空余空间） llama run deepseek-r1:70b

版本：671b，（需要404GB空余空间） llama run deepseek-r1:671b

5.3、下载安装

1）选择版本号，点击复制右侧代码。

2） 粘贴到PowerShell（管理员）运行框，然后回车。（这里会默认安装在指定的磁盘，注意C盘空间）

3） 出现下载等待窗口，等待下载完成。

4） 下载完成后稍微等待，看到success，即部署完成。

5） 部署完成，send a message，输入内容即可开始对话。

5.4、玩起来

你可以在框里输入中文或者英文（运行的时候基本上会把内存和CPU干满，除非你的配置真的很高。自行斟酌哦！）

这个是42GB的模型出来的内容：

AI写了这么多，我就不复述了！

下面这个是4.7GB的模型出来的内容：

你更喜欢哪一个呢？

5.5、离线之后如何重新进入DeepSeek对话？

很火小伙伴在关闭PowerShell之后就不知道怎么重新进入了，这时候就需要按照这个教程：
首先在Windows【开始菜单】点击【鼠标右键】-打开【Windows PowerShell】或者【终端】（以下简称“终端”）

在终端里输入【ollama list】查看你安装的模型，复制一下你安装的模型的【NAME】，我这里是【deepseek-r1:70b】（如果你安装了多个模型，这里就相当于选择不同的模型进行对话了）

ollama list

接着输入【ollama run 模型名称（NAME）】，我这里是【ollama run deepseek-r1:70b】

ollama run 模型名称（NAME）

我这里是
ollama run deepseek-r1:7b

就能进入到DeepSeek的对话框了！

6、Chatbox前端搭建

通过上面的操作，已经部署好DeepSeek，但每次使用都要在终端管理员里操作，相当繁琐。这里可以借助Chatbox，实现网页或客户端操作。

6.1、下载安装Chatbox

Chatbox官网：https://chatboxai.app/ 。 进入官网下载安装Chatbox客户端。

安装就不细说了。…

6.2、点击设置，选择 Ollama API

6.3、填写参数

API域名：http://127.0.0.1:11434/
模型：选择 deepseek-r1 模型
保存即可

6.4、部署完成，就可以正常使用了。

通过以上操作，DeepSeek就部署在本地电脑上了，有些不方便公开的数据，比如实验数据，可以通过部署大模型到本地的方式进行处理，不用担心数据泄露。

DeepSeek 登顶苹果中国地区和美国地区应用商店下载排行榜，在美区下载榜上超越了 ChatGPT。其推理能力的强大就不多说了，留给大家自行探索。