Deepseek本地化部署教程及嵌入Excel中

本地化部署消除了数据在本地设备与云端服务器之间传输的时间开销，大大降低了响应延迟。在一些网络条件不稳定或无法接入网络的环境中，本地化部署的 DeepSeek 模型仍然可以正常运行。最重要的是对于一些涉及敏感信息（如医疗数据、金融交易记录、企业机密等）的应用场景，本地化部署可以确保数据不出本地环境，避免数据在传输和存储过程中被泄露的风险。可以完全掌控数据的访问和使用权限，满足严格的合规性要求。先下载

程序猿李巡天

3755人浏览 · 2025-02-12 17:22:55

程序猿李巡天 · 2025-02-12 17:22:55 发布

先下载ollama，可通过官网自行下载，也可以通过下面的链接

ollama Windows版最新下载地址https://github.com/ollama/ollama/releases/latest/download/OllamaSetup.exe

把这个地址用迅雷直接下载就好（千万不要直接下载，不然你会怀疑人生）实在不行可以联系作者获取最新安装包。

运行安装包下载中

模型参数	ollama 运行 DeepSeek 模型的命令	配置要求
1.5b	ollama run deepseek-r1:1.5b	GPU 1060 以上大部分个人电脑可使用
7b	ollama run deepseek-r1	请专业人士自行研究
8b	ollama run deepseek-r1:8b
14b	ollama run deepseek-r1:14b
32b	ollama run deepseek-r1:32b
70b	ollama run deepseek-r1:70b
671b	ollama run deepseek-r1:671b

打开命令行界面（Command - Line Interface，CLI

输入deepseek模型命令，这里用1.5b的来测试。

输入ollama run deepseek-r1:1.5b

等待下载完成

安装完成，来进行测试下

输入问题你是什么模型？

已经安装成功了，是不是很简单就部署好了，到这里只能通过命令窗口进行交互还是不太方便，继续下载一个Chatbox AI下载地址：https://chatboxai.app/zh/install?download=win64，依然放入到迅雷中下载。

安装好之后打开软件

在设置中选选择ollama API

选择刚刚下载的模型，点击保存就完成了。如果要提供远程服务请点击查看此教程。

本地化部署的deepseek模型就此设置好了，你拥有了自己的专属AI模型。

使用本地模型有许多优势：

完全离线运行，保护隐私数据安全
无需支付在线 API 费用
完全离线，服务稳定，无网络延迟
可以自由调整和定制模型参数

Chatbox 可以很好地连接到 Ollama 服务，让你在使用本地模型时可以获取 Chatbox 提供的更多强大功能，比如 Artifact Preview、文件解析、会话话题管理、Prompt 管理等。

（注意：运行本地模型对你的电脑配置有一定要求，包括内存、GPU 等。如果出现卡顿，请尝试降低模型参数。）

这段是摘自Chatbox AI文档。

对于个人而言，1.5b版本性能较弱，如果对数据安全没有要求，还是使用官网API会更加方便一些。下面简单介绍下如何把deepseek嵌入到Excel中。

这里先把deepseek简单的嵌入到功能区，通过在B1单元格输入问题后点击上面运行DS按钮即可生成B2功能的答案。

最后附上实现代码

' 定义 API 相关的公共常量``' AI 接口的请求地址``Public Const AI_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"``' AI 接口的访问密钥``Public Const AI_KEY = "换成你自己申请的API"``' 使用的 AI 模型名称``Public Const AI_MODEL = "deepseek-chat"``' 定义一个函数，用于向 AI 接口发送请求并获取响应``Function GAR(p As String) As String`    `Dim x As Object`    `Dim rb As String`    `Dim s As Double`    `Dim ar As String``   `    `' 创建一个 XMLHTTP 对象，用于发送 HTTP 请求`    `Set x = CreateObject("MSXML2.ServerXMLHTTP.6.0")`    `x.setTimeouts 5000, 8000, 20000, 60000`    `x.Open "POST", AI_URL, False`    `x.setRequestHeader "Content-Type", "application/json;"`    `x.setRequestHeader "Authorization", "Bearer " & AI_KEY`    `x.setRequestHeader "Accept", "*/*"`    `rb = "{""model"":""" & AI_MODEL & """," & _`         `"""messages"":[{""role"":""user"",""content"":""" & JE(p) & """}]," & _`         `"""temperature"":0.7,""max_tokens"":512}"`    `s = Timer`    `x.send rb`    `Do While x.readyState <> 4`        `If Timer - s > 60 Then`            `If MsgBox("请求超时，重试？", vbRetryCancel) = vbRetry Then`                `x.abort`                `s = Timer`                `x.send rb`            `Else`                `Exit Function`            `End If`        `End If`        `DoEvents`    `Loop``   `    `If x.Status = 200 Then`        `ar = x.responseText`        `GAR = EJC(ar)`    `Else`        `GAR = "API 错误：" & x.Status & " - " & x.statusText`    `End If`    `Set x = Nothing``End Function``   ``' 定义一个函数，用于对字符串进行 JSON 转义处理``Function JE(s As String) As String`    `JE = Replace(Replace(Replace(s, "\", "\\"), """", "\"""), vbCrLf, "\n")``End Function``   ``' 定义一个函数，用于从 JSON 响应文本中提取所需内容``Function EJC(R As String) As String`    `Dim cs As Long`    `Dim ce As Long`    `cs = InStr(R, """content"":""") + 11`    `ce = InStr(cs, R, """")`    `EJC = Replace(Mid(R, cs, ce - cs), "\n", vbCrLf)``End Function``   ``' 定义一个子程序，作为与 AI 交互的主任务``Sub AI()`    `Dim p As String`    `Dim ar As String`        `ActiveSheet.Range("B2").ClearContents`    `p = ActiveSheet.Range("B1").Value`    `ar = GAR(p)`    `ActiveSheet.Range("B2").Value = ar``End Sub``

这个代码需要通过宏执行AI子程序来实现，嵌入功能区是通过其他代码来实现的。期待与您一起研究如何更好嵌入到Excel中辅助完成日常工作实现自动化办公。

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。

在这里插入图片描述