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文章目录
- 安装ollama
- 下载DeepSeek R1模型
- 可视化部署Web UI
安装ollama
首先到ollama官网，下载ollama。
根据电脑系统选择对应的版本进行安装，安装之后打开命令行工具，输入以下命令：
ollama --version
当在命令行显示以下页面，说明ollama安装成功
下载DeepSeek R1模型
安装完成之后打开ollama官网，选择Deepseek-R1
然后根据自己的电脑配置选择合适的版本，点击左侧选择模型大小，然后点击右侧复制命令下载要部署的模型
这里是各个版本所需要的电脑最低配置
在命令行输入安装命令：
ollama run deepseek-r1:7b # 安装7B模型
当看到如下界面，说明已经安装成功，此时可以向他提问问题
以上就在本地部署Deepseek成功了，以下是在命令行的常用命令：
# 启动模型对话
ollama run deepseek-r1:7b # 根据自己部署的模型调整参数
# 退出模型
/bye
# 查看本地模型列表
ollama list
# 停止Ollama服务
ollama stop
# 更新模型版本
ollama pull deepseek-r1:[版本号]
# 删除本地模型
ollama rm deepseek-r1:[版本号]
# 查看模型详情，显示模型支持的模态
ollama show deepseek-r1:[版本号] --modalities
# 启动Ollama服务
ollama serve
# 查看帮助文档
ollama help
# 复制模型副本
ollama cp deepseek-r1:[版本号] 模型名称到此DeepSeek在本地已经部署成功，但是每次提问都要在命令行，看起来不美观而且不是我们常用的使用方式，此时我们可以使用图形化工具调用本地部署的deepseek，就像在官网上使用deepseek一样
可视化部署Web UI
第一步：打开Chatbox官网，下载安装Chatbox AI
安装成功之后打开Chatbox，选择使用自己的API Key或本地部署模型
这里因为我们是使用Ollama部署的本地模型，所以选择Ollama API
当看到以下配置页面时，按照下图所显示的配置即可，这里解释一下每个选项都是什么意思：
- API 域名：因为我们本地部署了DeepSeek模型，相当于使用本地IP地址+端口来调用我们本地部署的模型
- 模型：选择我们在本地部署的模型名称（我部署的是7B的，所以这里显示的是7B模型）
- 上下文的消息数量上限：相当于你和大模型对话时的“短期记忆容量”。比如设置为10，就意味着它能记住你们最近的10条对话内容。如果超过这个数，它就会像金鱼一样，开始忘记最早聊过的东西。这个参数能够防止与大模型对话太久导致电脑资源占用过多卡死，也能避免它记忆太多内容导致跑题
- 严谨与想象：它就像控制机器人脑洞大小的开关，如果选择偏向于“严谨”，那么模型说话就会一板一眼，像学霸答题一样，但也可能会有些无聊；如果选择偏向于“想象”，那么模型开始放飞自我，说话天马行空，适合编故事，但也可能满嘴跑火车，这里就根据自己需要来适当选择（可以按照图示默认就好）
在显示设置这里，可以设置默认回答语言，以及字体大小等设置
在对话栏设置里有一个“新对话的默认提示”，它的作用相当于你每次打开新聊天时，塞给AI一个隐形小纸条，纸条上写着你最常提的要求：比如：
- “默认使用中文回答”
- “回答要简短并且带有出处”
- “涉及名称要用简写”
注意：这里要求别写太多（建议$\leq$3条），否则AI可能混乱。
当以上配置成功之后，就可以在本地使用刚刚部署的DeepSeek-7B模型了
求别写太多（建议$\leq$3条），否则AI可能混乱。
[外链图片转存中…(img-sh7mcS1a-1740917471399)]
当以上配置成功之后，就可以在本地使用刚刚部署的DeepSeek-7B模型了
