在AI技术高速发展的今天，教育工作者面临着高效备课与数据安全的双重挑战。近期，国产大模型DeepSeek因服务器频遭攻击导致线上服务不稳定。本文将提供一套无需联网、数据安全、操作简单的本地部署方案，助教师在断网环境下快速生成教案，同时保障敏感信息不外泄！

一、为什么选择本地部署DeepSeek？

1. 断网无忧：本地运行彻底摆脱网络卡顿和服务器宕机影响，离线也能流畅使用。

2. 数据安全：三重保障机制

本地运行：所有数据仅在设备内处理，不上传云端；

模型隔离：通过Ollama部署的模型与外部网络完全隔离。

3. 性能强劲：即使老旧笔记本也能流畅运行1.5B轻量版，7B版本适合高性能有独立显卡设备。

二、部署准备：环境与工具

操作系统：Windows 10/11、macOS均可（本文以Win11为例）。

硬件要求：

轻量版（1.5B）：CPU i5+8GB内存即可；

标准版（7B）：建议配备NVIDIA显卡（如RTX 3060 6GB）。

核心工具：

Ollama：开源本地大模型运行框架；

Chatbox：可视化交互界面，操作更直观。

三、详细部署步骤（全程约10分钟）

Step 1：安装Ollama

1. 访问Ollama官网https://ollama.com ，下载对应系统的安装包。

Step 2：下载DeepSeek模型 按下win+R键盘，输入cmd，进入命令行界面

根据设备性能选择版本（教师场景推荐1.5B轻量版）：

ollama run deepseek-r1:1.5b 轻量版，适合性能不太强的旧电脑

等待安装完成可就可以了，大约几分钟的时间，安装完成后如图所示：

可以在命令行直接提问：

think部分为模型的思考过程和步骤

或ollama run deepseek-r1:7b 高性能版，支持复杂任务

等待下载完成（约5-20分钟，取决于网络和模型大小）。

Step 3：使用命令行提问会有众多不便，下面来配置Chatbox前端

1. 访问Chatbox官网https://chatboxai.app/zh ，下载并安装客户端。

2. 打开Chatbox，进入设置 → 模型 → 选择Ollama API：

模型选择deepseek-r1:1.5b（与Ollama下载的版本一致）。

3. 点击保存，即可看到DeepSeek的对话界面。右下角显示模型下拉菜单。

四、高效生成教案：实操演示

场景示例：设计《浮力》课程教案

1. 输入指令（支持自然语言）：

请为初中物理《浮力》设计45分钟教案，包含实验环节和互动提问

2. 优化输出：

追加指令如“增加小组讨论环节”或“简化实验步骤”；

使用本地知识库（需提前导入教学大纲PDF）提升内容匹配度。

3. 保存与导出：支持Markdown、Word格式，一键插入板书示意图。

看一下回答效果：

通过Ollama+Chatbox的本地化部署，教师可彻底摆脱网络依赖，在保障数据安全的前提下，快速生成高质量教案。DeepSeek的灵活性与国产模型的天然中文优势，使其成为教育信息化进程中的得力助手。立即部署，体验AI赋能的高效教学新时代！

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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