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前言
1月下旬，Deepseek-R1横空出世，其依靠堪比GPT-o1的推理能力，训练成本及使用成本均只有gpt几十分之一甚至百分之一的超高性价比，以及它足够“OPEN”的特性直接暴打人工智能的资本行业，本着求实求新的精神，本人体验了一段时间在线的Deepseek-R1，给出评价：
牛逼！说话一股人味，而不是AI味！
虽然在线模型很好用，但是架不住用的人太多（还有很多境外的网络攻击，现在已经限制仅+86手机号可注册使用，攻守异形了属于是），联网搜索总是无法使用，而且API平台也显示正在维护，所以我把目标看上了本地部署，当然现在要想部署完整版的Deepseek-R1是明显不可能的，玩玩蒸馏版本还是可以的，不过蒸馏版本并不是满血Deepseek，它实际上是由qwen2.5和llama微调剪枝训练出来的，所以体验上肯定比不上官网的Deepseek-R1，但是具体怎么样，就看部署后的测试表现了。
准备工作
- ollama，用于部署各种开源模型，并开放接口的程序
- Deepseek-R1:32B，蒸馏后的模型，这是本次的重点，按照自己的电脑硬件进行选择，这里我使用的是4090搭配64G内存进行测试，实测使用家庭服务器5600G+32G内存，纯CPU推理，7B和8B的模型都还能运行，14B甚至也能运行，只是思考时间较长，这个模型的需求是较低的，大胆尝试！
- Page Assist，一个开源的WEBUI，用于可视化的模型对话，特点是可接入联网搜索，并且很方便能配合嵌入模型。
- 个人电脑一台，有无显卡不影响，有显卡会跑在显卡上，没显卡会跑在CPU上，尽可能把内存搞大点就行，然后我这里的系统使用的是Windows11作为示例。
流程
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上ollama官网下载ollama程序，并安装，下载速度较慢的话可以尝试使用迅雷下载，下载人很多用迅雷下载的会很快，有IDM也可以用IDM，傻瓜式安装一直下一步就行。
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进入Deepseek-R1模型网页，复制安装指令
ollama run deepseek-r1:32（这里按照你自己的模型复制）
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管理员运行CMD，把复制好的指令贴进去，回车，程序会自动下载和安装运行，纯傻瓜式！这里要注意一点，这是纯傻瓜式操作，这样的好处就是可以啥都不用想，适合小白想体验的，C盘容量足够大的，如果不是，那就要修改一下模型的保存地址，去系统环境变量添加一个变量（不会的话可以搜索一下，或者直接问deepseek网页版），如果已经下载了模型，到默认地址，那默认地址一般就是
C:\Users\%username%\.ollama\models，无论是想删除还是想移动都是在这里找。
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下载的时候一般能跑满，但是在快接近完全下载完的时候会降速，所以请耐心等待。
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再开有一个命令行窗口，添加嵌入模型，
ollama pull nomic-embed-text，他的功能主要是进行文本分割，方便让大模型读取大批量的文本内容中的特定内容。 -
在下载的时候可以去准备浏览器插件，打开插件链接，是Github的链接，如果打不开就想办法改一下DNS，国内只要DNS能解析就能访问，有科学的可以直接安装，没有科学的就从Releases里下载好后手动安装，不会的话就问Deepseek。
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等待模型安装好了，就可以直接在终端（黑框框）里直接进行对话了，4090运行32B模型推理生成速度很快，这里问了一个电车难题的问题，回复的很快，和在官网上使用的速度基本一致，服务器上纯CPU可能就没这么快了，主要是think花很多时间
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接入Page Assist，在浏览器的插件中打开，如果没做任何的额外设置，ollama使用的是默认端口，那么现在应该可以直接使用了！这里我们尝试勾选上联网搜索，看看实力。
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能力还有待进步，毕竟不是满血的，是由Qwen2.5蒸馏而来，但是已经完全够用了。
可能的问题
- 在联网对话的时候，弹出403代码，无法访问网络，需要在环境变量中添加系统变量，框选部分填自己插件的访问头，我这里是edge浏览器，如果用的是firefox或者chorm都是不一样的，需要自己去看一下/。
- 添加嵌入模型，
ollama pull nomic-embed-text，然后在插件里RAG设置中选择嵌入模型即可。 - 遇到问题，可以尝试看看我的另一篇文章处理联网搜索结果的方法
- 还有其他问题欢迎留言或私信讨论，准备再研究一下ollama配合cline进行代码生成