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大家好，我是编程乐趣。

DeepSeek大火，网络上也看到很多人分享本地部署心得。但想要更细了解，还是要自己本地部署一次。

我这次部署目标，就是在局域网服务器部署，并让局域网其他电脑可以直接访问。

选择方案也是当前非常流行的：Ollma+Page Assist浏览器插件。

一、安装Ollama

Ollama作为本地部署大模型的方案，还是非常不错的。

1、跨平台：支持 macOS、Linux 和 Windows。

2、市面主流开源模型都支持：包括Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 2等54个开源模型。

3、REST API：Ollama提供对外API能力，想要自己开发客户端、或者集成到应用系统都是非常方便的。

4、生态完善：众多开源Web项目、开源桌面软件支持Ollama，还有终端工具、移动应用、开发工具库等开源项目。

下载地址：https://ollama.com/download

安装Ollama还是比较简单的，下载安装包后，直接安装就行。我这边选择的是Windows版本。

二、修改Ollama默认配置

Ollama安装后，我们还需要根据需求修改对应的配置。

我们使用Ollama时，需要从网络下载大模型，默认存储在C盘，很容易导致C盘空间不足。

可以通过修改系统环境变量，来修改配置。

添加环境变量：OLLAMA_MODELS，并指定模型路径。

添加环境变量：OLLAMA_HOST，并允许外部访问，这边填写：0.0.0.0，代表允许任何电脑访问。

修改配置后，记得重启Ollama。

我暂时就需要这两个，其他更多配置信息，大家可以查看官方文档：

https://github.com/ollama/ollama/tree/main/docs

三、下载并安装模型

Ollama支持模型非常多，我们这边选择的是：deepseek-r1。

选择对应的模型，我们就可以看到模型的相信介绍、各种参数的模型。

各个版本模型对硬件要求，官方没有明确的说明，根据网友分享的大概整理如下，大家可以根据自己的电脑配置选择模型。

安装模型也很简单，选择对应版本的模型，拷贝命令就行。

比如安装7b的命令如下：

ollama run deepseek-r1:7b

在命令窗口输入以上命令，就会自动下载。

耐心等待，等出现success就代表安装成功了。

安装成功后，我们就可以直接在命令窗口进行使用了。

同时在浏览器访问：http://127.0.0.1:11434，有如下提示也代表启动成功了。

四、API调用

Ollama也为我们提供API接口功能，想要自己开发客户端、或者集成到应用系统都是非常方便的。

Ollama相关生态也非常完善，我们直接使用C#版本Ollama的SDK，就可以快速开发，下面一起看看简单例子。

1、安装依赖包：OllamaSharp

2、示例代码

using Microsoft.Extensions.AI;
using OllamaSharp;Uri modelEndpoint = new("http://localhost:11434");//指定模型
string modelName = "deepseek-r1:14b";var chatClient = new OllamaApiClient(modelEndpoint, modelName);//提问
string question = "我是编程小白，应该如何学习编程？";
var response = chatClient.GetStreamingResponseAsync(question);Console.WriteLine($">>> 你: {question}");
Console.Write(">>>");
Console.WriteLine(">>> DeepSeek: ");//输出
await foreach (var item in response)
{Console.Write(item);
}Console.ReadLine();

3、效果如下

Ollama相关的API接口，也可以查看官方文档。

https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

五、Ollama的客户端

在命令窗口使用DeepSeek，肯定是不方便的。自己开发客户端，又需要大量时间。

Ollama的客户端是非常众多的，而且都是开源的项目，包括：Web网页版本、桌面应用、浏览器插件、移动端APP等。

每一个客户端提供的功能也非常丰富，并且都不一样，包括：OCR图片识别、语音识别、文档解析等。

大家可以根据自己的需求自行选择。

https://github.com/ollama/ollama

六、Page Assist浏览器插件

我这边的是选择浏览器插件，比较灵活。

在Chrome应用商店，安装浏览器插件：Page Assist。

安装后打开插件，把语音识别、界面语音修改为中文，方便我们使用。

修改Ollama的配置：

1、Ollama URL修改为Ollama服务器的地址。

2、在Ollama 高级配置中，启用：启用或禁用自定义来源 URL，这样才能访问。

Ollama服务器需要关闭防火墙，或者在入站规则里开启端口：11434。

完成以上配置后，我们就可以使用了。

使用的时候，选择对应的模型版本就可以了。

好了，今天就分享到这边！

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更多开源项目： https://github.com/bianchenglequ/NetCodeTop

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