DeepSeek是深度求索推出的一款功能強(qiáng)大的AI大模型，于25年1月11日上線，DeepSeek-R1 性能對標(biāo) OpenAI o1 正式版，其手機(jī)版應(yīng)用一度登頂過美區(qū)App Store單日下載量榜首，對ChatGPT的統(tǒng)治性地位乃至世界AI格局產(chǎn)生了不小的沖擊，讓DeepSeek的身影出現(xiàn)在了更多大眾的視野中。

但由于DeepSeek頻繁遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊與訪問量過大的緣故，用戶在與DeepSeek對話時，總會出現(xiàn)“服務(wù)器繁忙，請稍后再試?！保@可讓不少小伙伴感到頭疼，那么有什么好的方法能夠解決這一情況？

答案是有的，那就是通過用戶本地部署DeepSeek大模型，但此方法較為吃電腦配置，普通用戶最多本地部署個“殘血版”DeepSeek模型，使用體驗并沒有官網(wǎng)“滿血版”那么好，不過你的使用要求、對信息的時效性沒有那么高也是能夠勉強(qiáng)使用的，接下來就進(jìn)入正題，為大家分享DeepSeek本地部署保姆級教程。

通過Ollama實現(xiàn)本地部署DeepSeek-R1大模型詳細(xì)步驟(多數(shù)大模型部署通用)

①本地安裝Ollama

這里給大家解釋一下，Ollama是一個開源框架，有了它，你就可以在本地跑大模型，至于其它的就別管了，知道這一點就夠了。

進(jìn)入Ollama官網(wǎng)，選擇合適的版本下載即可。

官網(wǎng)：https://ollama.com/

根據(jù)你的系統(tǒng)選擇您需要下載的Ollama版本。

下完點擊安裝，安裝成功會彈出一個命令行界面，Ollama本身是沒有可視化界面的，但并不影響后續(xù)使用，畢竟它只是一個框架。

完成上述步驟后，基礎(chǔ)就打好了。

②下載DeepSeek-R1模型

訪問下方鏈接，選擇要下載的模型，并在右側(cè)復(fù)制對應(yīng)的命令，這里以最小的1.5b版本作為演示。

https://ollama.com/library/deepseek-r1

選擇好您要下載的模型，并復(fù)制下載的指令。

DeepSeek-R1模型相關(guān)參考標(biāo)準(zhǔn)如下：

以1.5b版本為例，復(fù)制命令后粘貼到命令行中運行即可下載，速度取決于你的網(wǎng)速。

如果下載完成后報錯，就再運行一遍下載命令，提示“success”就代表下載完成了。

然后在命令行里輸入“ollama list”來查看下載成功的模型，下圖這種情況就代表一切準(zhǔn)備就緒了。

接著在命令行里輸入「ollama run deepseek-r1:1.5b+問題」即可進(jìn)行AI對話，如果你下的是7b模型，那么就是輸入「ollama run deepseek-r1:7b+問題」，以此類推。

顯然，通過命令行對話有點太Low了，所以咱們還得借助一個第三方AI客戶端來調(diào)用本地模型，讓體驗更上一層樓。

③通過Cherry Studio調(diào)用模型

官網(wǎng)(Win+Mac+Linux)：

https://cherry-ai.com/

下載后打開客戶端，進(jìn)入設(shè)置，選擇「Ollama」，API地址會自動填寫，需要與下圖中的地址保持一致，然后點擊“管理”。

在彈出的窗口中可以看到自己本地的模型，點擊右側(cè)的按鈕添加模型即可。

最后進(jìn)入對話頁面，點擊頂部模型名稱切換成本地部署的模型，至此大功告成。

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以上就是3322軟件站為大家分享的通過Ollama實現(xiàn)DeepSeek本地部署保姆級教程的全部內(nèi)容，希望能夠?qū)δ兴鶐椭?