一步步指导你如何在本地环境中安装 DeepSeek R1，并将其融合进 Dify 中，确保你的工作的效率得到实质性的提升！

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DeepSeek R1 模型部署

本部分内容将重点阐述如何在本地环境下利用 Ollama 来部署 DeepSeek R1。后续章节将详细讲解如何将 DeepSeek R1 与 Dify 系统进行集成。

第一、安装 Ollama

请访问 Ollama 的官方网站，根据你的操作系统选择合适的版本，下载 Ollama应用程序并进行安装：

安装完成后，打开命令行界面并输入

ollama复制

命令。如果屏幕上出现以下提示信息，那么恭喜你，Ollama 已经成功安装。

第二、部署 DeepSeek R1 模型

首先，访问 Ollama 官网并点击页面顶部的「模型」(Models)选项，接着在列表中找到并点击「DeepSeek R1」：

在模型详情页面，根据您的计算机显存容量选择合适的模型版本：

例如，我的电脑运行的是 MacOS 系统，拥有 32GB 的显存，因此我选择了14b 版本的模型。点击 14b 版本，页面右侧将显示下载指令：

将此下载命令复制并粘贴到命令行中执行：

待命令执行完毕，您就可以通过命令行与大模型进行交互了：

然而，仅通过命令行与大模型交流可能不够便捷。因此，接下来，我们将介绍如何将模型集成到 Dify 中，以便通过更直观的图形界面进行操作。

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在 Dify 中配置 DeepSeek R1 模型

访问已部署的 Dify 系统，点击页面右上角的个人头像，随后选择「设置」选项：

在「模型供应商」配置页面，选择「Ollama」作为供应商：

在「模型名称」一栏输入：deepseek-r1:14b。对于「基础 URL」，如果 ollama 和 Dify 在同一台机器上部署，并且 Dify 是通过 Docker 容器部署的，那么应填写http://host.docker.internal:11434；若非此情况，请填写http://ollama 的服务地址:11434。完成填写后，点击「保存」按钮。

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在 Dify 中创建应用

接下来，我将指导你如何在 Dify 中创建一个应用，以便利用 DeepSeek R1 模型。

首先，在 Dify 的「工作室」页面中，点击「创建空白应用」的按钮：

在出现的对话框中，选择「聊天助手」类型，输入「应用名称」和「描述」，然后点击「创建」：

应用创建成功后，点击页面右上角，选择您已经添加的 DeepSeek R1 模型：

接下来，可以尝试提出问题进行测试：

请注意，DeepSeek R1是一个推理模型，它不支持函数调用。这意味着它不能被集成到 Dify 的智能体中。不过，DeepSeek V3 模型则可以进行集成。

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AI 大模型应用的爆发之年

本文向您展示了目前广受关注的 DeepSeek R1 模型，并指导你如何在本地环境下进行部署，以及如何将其融合至 Dify 平台。感兴趣的朋友不妨亲自尝试一番。

随着 DeepSeek 的爆火，2025年必定是 AI 大模型应用的爆发之年，其中最重要的应用形态就是 AI Agent 智能体

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AI Agent 智能体为啥如此重要？

第一、这是大势所趋，我们正在经历一场重大技术变革，还不像当年的互联网的兴起，这是一场颠覆性的变革，掉队就等于淘汰，因为未来所有应用都将被 AI Agent 智能体重写一遍；

第二、现在处于红利期，先入场的同学至少会享受4~5年的红利，拿高薪，并且会掌握技术的主动权和职业选择权。

第三、企业需求旺盛，越来越多的企业已经在 Agent 智能体领域进行落地，这为我们提供了丰富的岗位机会和广阔的发展空间。

第四、大厂都在战略布局的方向，不管是国外的微软、谷歌，还是国内的百度等大厂都在战略布局，2025年必定是 AI Agent 智能体商业化的一年。 

我想说：大模型的价值太大了，AI Agent 智能体的潜力太大了！“未来所有应用都会被 AI Agent 智能体重写一遍”！这句话也是今年听到最多的一句话。我和团队这两年，尤其是今年已经帮助60多家企业落地了近100个 AI Agent 智能体的项目。我自己贴身感受：越来越多的企业的确都开始落地 AI Agent 智能体项目了。需要了解具体的，请查看主页，有方式！

因此 AI Agent 智能体足够重要，但也足够复杂，我这两年实践结论是，想开发出一个能够可靠稳定的 AI Agent 智能体应用实在太难了，大模型技术本身的复杂度，大模型推理的不确定性，响应速度性能问题等等，这些困难直接导致很多人对其望而却步，或是遇到问题无从下手。一般技术同学想要自己掌握 AI Agent 智能体着实很不容易！