话不多说，在本地部署DeepSeek与接入国内大模型API总路线如下：

1、下载ollama（下载地址：Ollama）

2、下载需要的DeepSeek模型(下载命令地址：deepseek-r1)

3、下载Cherry Studio来可视化(本地部署)

4、注册 SiliconFlow(接入API 注册地址：硅基流动统一登录)

由于模型和ollama默认安装再C盘。如需指定目录安装DeepSeek模型与Ollama可参照这篇文章：ollama指定目录下载deepseek模型-CSDN博客

Ollama 基础知识介绍

1. 什么是 Ollama？

• 基于开源的大型语言模型（LLM）框架，支持多种预训练模型。
• 提供了简洁的 Python 接口和 C++ 接口，广泛应用于文本生成、对话交互等场景。

2. Ollama 的工作原理

• 面向图灵机的设计：允许多线程、多进程运行；可以同时处理多个用户的请求。
• 强调高性能：优化了内存管理和计算资源的利用。

3. 常见应用场景

• 文本生成与对话模拟
• 代码生成与自动化工具集成
• 与数据库、其他 AI 模型或 API 的交互

Cherry Studio 介绍

什么是 Cherry Studio？

Cherry Studio 是一个基于 Python 和 JavaScript 的开源可视化开发工具，主要用于创建交互式的数据展示界面、AI 模型可视化以及复杂系统的实时交互界面。它提供了高度可定制的组件库，并且支持与第三方工具和技术（如 Flask、Gunicorn 或 FastAPI）的集成。

对于 AI 开发者来说，Cherry Studio 最大化了展示模型行为和生成结果的能力，同时让团队能够更高效地进行实验设计和结果分析。

正文

第一步：下载Ollama

1、下载地址：Ollama

2、点击Download可根据自己的操作系统选择对应的Ollama,这里选择Window版本

3.下载完成后，双击安装文件并按照提示完成安装。

第二步：下载DeepSeek模型

1.在 Ollama 官网上，点击 Models，选择 DeepSeek-R1 模型。

2、在本地下载deepseek-r1

（1）在下拉框中，你会看到多个版本。数字越大，参数越多，性能越强，但对计算机的性能要求也越高。

（2）建议选择 7b /8b版本即可,电脑配置好的,可以自行选择更大的模型（电脑最好有16G内存，当然越大越好，有显卡可以加快后面模型对话速度），然后复制安装命令，可选择下面命令中的一条

ollama run deepseek-r1:7b
或
ollama run deepseek-r1:8b

（3）按住win+R，输入cmd,进入命令行黑框，然后粘贴刚才复制的命令后运行，就会自动下载模型，完成后，你可以直接与模型对话。

（如果下载到后面变慢了，可以按Ctrl+C终止下载，然后在运行一次下载命令，这会继续上一次没下载完的下载，并且速度快了）

        如果遇到500错误，其实是服务器繁忙，换个时间再下载试试即可

（4）验证

可通过 命令查看与验证deepseek是否本地部署成功

ollama list
ollama run deepseek-r1:7b

3、下载Cherry Studio来可视化(本地部署)

其实可视化的工具不少，但是cherry studio可视化的比较美观（网上选择chatbox的ui做的不够美观所以没用），所以选择这个。

1、下载地址如下，依然可以更具自己的操作系统选择对应的版本：

Cherry Studio - 全能的AI助手

2.下载完成后，双击安装文件并按照提示完成安装。

3、打开安装完成后的cherry studio,通过如下操作即可选择安装好的deepseek模型

设置、

选择Ollama、

点击模型下的管理，弹出窗口会自动将刚才安装好的显示出来，

最后点击加号即可添加成功

4、选择链接好的模型开始对话，本地部署就已完成

操作如下

这里附上chatbox（这里的Thinking的内容也显示出来了）对比的画面，相比之下，cherry studio确实更美观

4、 注册 SiliconFlow(接入API 注册地址：硅基流动统一登录)

使用邀请码注册后会赠送2000万Tokens

1、SiliconFlow内接入了国内大部分模型

2、注册成功后,登录点击左侧的API密钥，新增一个密钥，然后复制密钥

3、打开cherry studio,进入设置，选择硅基流动，将密钥粘贴到API密钥中，下面还可以管理新增一些其他模型

4、添加完成密钥后，就可以创建一个新的会话，按照图示可以选择需要的模型，调用API服务