最近DeepSeek火上了天际，获得或内外的广泛关注。

今天就和大家说一下，如何进行本地化部署DeepSeek，本次选择的平台为mac版本。没有废话，直接上干货！

1. 下载 ollama 客户端

ollama官网网址
https://ollama.com/download

下载完成之后，在下载地址找到「Ollama Darwin.zip」，双击即可看到应用程序 Ollama，讲Ollama拖入到「应用程序」文件夹中即可。

在启动台即可发现 Ollama 客户端，双击即可启动。

2.安装Ollama

双击启动Ollama客户端之后，点击Next下一步。

点击 Install 进行安装：

讲指令复制到剪切板，然后点击Finish即可结束安装。

3. 测试Ollama

打开终端 Terminal，然后把刚才粘贴到剪切板的指令输入并点击会车进行执行。等待安装结束即可（需要安装一会），当前正在测试的是llama3.2 模型。

如下是llama3.2的测试对话demo：

4. 安装 DeepSeek-r1 模型

Ollama官网，点击Models，选择deepseek-r1

因为我的macbookpro的配置为：M4/24G，所以暂时体验：14b。

点击 14b，然后复制指令：ollama run deepseek-r1:14b ，在终端进行运行，等待终端安装即可。

等待一段时间…

直接对话即可！

5. 测试效果

6.【UI界面一】open-webui

本次界面选择 open-webui界面，安装方式采用pip安装。

如果没有安装python的电脑，请跳转到教程 https://www.runoob.com/w3cnote/python-pip-install-usage.html ，安装pip结束以后，输入：

pip install open-webui

等待几分钟（可能因网络情况时间不同），等待即可。

等待安装结束，启动服务：输入：

open-webui serve

看到下面的界面，打开网址：

http://localhost:8080/

网站即将跳转主界面，然后就可以快乐玩耍啦！：

7.【UI界面二】chatbox ai

下载网址：
https://chatboxai.app/zh#download

双击下载文件，讲Chatbox拖拽到右侧的Applications的文件夹中：

点击Chatbox应用之后，显示下面的界面，点击第二个：使用自己的 API Key或本地模型。

点击 Ollama API。

Chatbox AI 会自动识别本地的Ollama的模型，选择DeepSeek-r1:14b模型。

测试效果，完整显示思考过程：

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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