本地电脑部署主要适用于以下5种场景：

第一、设备性能较强，配备独立显卡，能够支撑高效运行。

第二、需要处理敏感数据，对数据安全性有较高要求，以防泄露。

第三、需要与本地工作流程紧密结合，应对频繁或复杂的任务处理。

第四、日常频繁使用，且 API 调用成本较高，本地部署有助于降低成本。

第五、希望在开源模型基础上，进行个性化定制和优化。

1、DeepSeek R1 模型部署2步搞定

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 Open-WebUI 系统进行集成，让交互界面更美观。

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

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，我们将介绍与 Open-WebUI 系统进行集成，让交互界面更美观。以便通过更直观的图形界面进行操作。

2、安装 Open-WebUI 交互界面

安装 Open-WebUI，按照以下4个步骤来操作：

第一、首先安装 Docker， 利用 Docker 来管理操作系统界面，这比直接安装Open-WebUI 更为便捷。访问 Docker 官方网站（https://www.docker.com/）进行下载。

第二、根据您的电脑操作系统，下载 Docker 桌面版并进行安装。

安装完成后，请重启电脑以确保 Docker 能够正常运行。电脑重启后，如果桌面上出现Docker 图标，表明安装成功。

第三、安装 Open-WebUI

在浏览器中搜索 Open-WebUI，进入其官网，并复制显示在红框中的安装命令。

按照上述指示，打开命令行工具，粘贴复制的命令，然后等待安装完成。

第四、启动 Open-WebUI

双击桌面上的 Docker 图标以打开应用，点击红框标注的端口，即可启动 Open-WebUI。

首次访问时，您需要注册一个账号。这些信息将会存储在您的电脑上。

第五、开始对话

在界面的左上角选择您的 DeepSeek R1 大模型，之后便可开始对话。

请注意，Open-WebUI 的安装过程在此仅作简要说明。若遇到错误，您需要可以借助 DeepSeek R1 大模型协助解决问题的能力。

3、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。

我和团队最近两年一直在研究大模型应用技术，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。

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！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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