你的DeepSeek又提示服务器繁忙了吗？

很多朋友已经发现DeepSeek的API服务能力远远没有跟上它的爆火程度，回答问题的响应速度明显比豆包、Kimi、智谱等国产大模型慢，时不时还会崩掉~~

无论是个人体验还是企业业务，都需要一个低延迟响应大模型服务。此外，如果有数据隐私、定制化(微调、RAG、多模态)等需求时，本地部署就更加必要了。其中RAG技术请参阅LangChain+RAG

第一步，选择模型

以下是DeepSeek-R1不同版本蒸馏模型本地部署所需的硬件资源，我们稍后将根据自己的硬件资源下载对应的模型：

第二步，下载并运行模型

2.1 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download)

Ollama用于本地运行AI模型，使用方式十分简单。

以Windows系统为例，安装OllamaSetup.exe后，双击软件图标即可运行Ollama服务。

2.2 使用Ollama下载运行模型，这里选用最小的1.5b模型(15亿参数)

ollama run deepseek-r1:1.5b

这是运行模型的命令，因为本地还没有模型，所以Ollama会先从仓库中下载模型再运行，相当于：

ollama pull deepseek-r1:1.5b` `ollama run deepseek-r1:1.5b

此时模型服务已经起来了，默认的本地服务地址是http://localhost:11434，有了这个本地的API服务地址，我们可以将其配置到其它软件中，打造本地DeepSeek智能助手，比如代码助手，参阅DeepSeek代码助手

也可以直接在命令行使用：

第三步，配置对话界面

如果要像市面上常见的大模型那样有一个聊天界面，可以使用Chatbox

3.1 安装Chatbox(网址:https://chatboxai.app/zh)

安装运行后你将看到如下界面：

此时还没有配置模型服务，点击红框提示中的“点击这里打开设置”，然后配置我们的Ollama服务：

接下来就可以愉快使用本地模型了：

--------THE END-------

AI大模型学习福利

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大模型&AI产品经理如何学习

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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