一、为什么要本地部署？

三大总结：DeepSeek官方技术白皮书核心优势总结

隐私安全三重保障：

• 本地数据处理：企业敏感信息全程保留在内网环境
• 端到端加密：模型交互过程采用军用级加密协议
• 审计日志追踪：完整记录所有模型调用行为

离线可用性突破：

• 无网络应急响应：支持断网场景下的文档分析与决策支持
• 边缘计算优化：针对低功耗设备进行特别性能调优
• 本地缓存机制：自动保存最近30天交互记录

定制开发自由：

• 模块化架构设计：支持插件式功能扩展
• 领域微调接口：提供金融/医疗/法律等行业适配工具包
• 多模态扩展：可集成本地知识库与业务系统API

二、部署deepseek（使用ollama）

2.1、安装ollama

Ollama是什么？

Ollama是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。

Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架，提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，还被设计为适合初学者或非技术人员使用，特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户

总的来说，Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型，极大地推动了大型语言模型的发展和应用。

ollama 提供了多平台的安装程序，官网下载：

https://ollama.com/download

Mac系统使用brew安装

brew install ollama

2.2、选择模型

deepseek-r1

2.2.1、安装模型

默认安装7b，命令行带入参数，可选择不同版本模型

ollama run deepseek-r1:xx

进入下载中 

2.2.2、管理模型

安装完后，查看ollama列表，已经下载的模型

ollama list

（1）R1

$ ollama list       
NAME                ID              SIZE      MODIFIED     
deepseek-r1:14b     ea35dfe18182    9.0 GB    9 hours ago     
deepseek-r1:8b      28f8fd6cdc67    4.9 GB    10 hours ago    
deepseek-r1:1.5b    a42b25d8c10a    1.1 GB    16 hours ago

（2）其他小模型 

2.2.3、删除模型

$ ollama rm deepseek-r1:xx

$ ollama rm deepseek-r1:1.5b
deleted 'deepseek-r1:1.5b'

三、可视化操作

3.1、方案一：Open WebUI

Open WebUI

直接使用docker进行安装

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

安装完成后访问 127.0.0.1:3000根据提示即可进入聊天页面

3.2、方案二：Chatbox

官网进行下载自己对应的系统版本的安装包安装即可

四、编程辅助

Cline是目前最好用的AI编程工具之一，在Open Router的日排行、周排行和月排行中，Cline都是调用模型最多的工具。它支持多种模型，包括OpenAI、Ollama等，并且可以免费使用。

4.1、安装Cline

1. 打开VSCode
2. 点击插件图标
3. 搜索"Cline"并安装

4.2、配置本地模型

选择Ollama后，会列出本地已有的模型，选择一个模型，就可以开始使用了

为了更好的时候可以开启一些配置（建议全部开启）

近期DeepSeek官方服务频繁中断，而通过硅基流动平台可稳定获取2000万额度免费Token！按当前定价，这些Token足以支撑开发100+小型项目，堪称程序员“生产力燃料”。

三大核心优势

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