今天为大家分享的是本地部署DeepSeek-R1私有化大模型方法。

本地部署可以有效保护我们的隐私数据不被泄露，而且使用更加稳定，尤其是最近DeepSeek经常被恶意攻击，导致服务无法使用，本地部署就可以很好的避免这个问题，而且不依赖网络，更加灵活自由。

推荐使用Ollama框架，打开Ollama官网：https://ollama.com

首先下载客户端，直接从官网下载速度非常慢，很难下载成功，分享一个方法可以轻松下载下来，先复制你需要下载的客户端文件地址。

然后访问这个Github文件加速中转站点 https://github.moeyy.xyz

可以看到下载速度快了很多。

然后运行安装程序，点击Install。

等待软件自动安装，文件会自动安装到C盘。

安装好后，按Windows+R键，输出CMD命令并回车。

在命令行窗口输入Ollama回车，如果显示以下信息，则说明安装成功了。

接下来返回Ollama官网，输入deepseek，此时可以看到R1模型了。

671b这个模型文件非常大，有404GB，不仅下载需要很久，而且对显存要求非常高，推荐大家选择32b的和70b的，这两个日常需求足够了。

这里拿32b的模型做演示，复制ollma官网上这行命令。

返回刚才打开的CMD命令行，粘贴并回车，开始下载所需模型文件。

如果卡住不动可以试试开启魔法网络模式，你懂的。

下载完成后界面如下图所示：

执行ollma list命令查看下载好的模型文件列表。

下次如果想重新启动DeepSeek，再次执行CMD命令打开命令行窗口，使用ollama run + 模型名字。

比如：ollama run deepseek-r1:32b

我们测试一下，提个问题看看本地部署的DeepSeek回答效果。可以看到本地部署的DeepSeek成功的响应了我们的问题。

如果你觉得这样使用体验不够好，还可以安装一个Web版的插件来接入这个本地模型，Chrome插件商店里搜Page Assist并安装。

启动大模型后，在Chrome浏览器中启用刚才安装好的Page Assist插件。首次使用需要进行一些基本的配置，打开右上角的设置，修改语言为中文并保存。

RAG里的文本嵌入模型选择DeepSeek-R1:32b。

最后返回聊天窗口，此时就可以在Web界面用我们本地搭建的DeepSeek大模型了，对于有本地部署需求的朋友快去试试吧。

Ollama安装程序已经放在网盘了，后台回复DeepSeek即可获取。

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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