方法一：Chatbox客户端（适合小白）

适用系统：Windows/Mac/Linux
核心步骤：

1. 安装Ollama
   • 官网下载安装包（需翻墙可替换为国内镜像源）
   • 验证安装：命令行输入ollama --version显示版本号
   • 安装包国内备用下载：mix688.com
2. 下载模型

   ollama pull deepseek-r1:1.5b-instruct # 低配设备选1.5B版本

3. 配置Chatbox
   • 下载地址：mix688.com
   • 设置 → 模型 → 选择"Ollama" → API地址填http://localhost:11434
   • 右下角选择已下载的DeepSeek模型即可对话

优势：界面简洁，5分钟完成部署
缺陷：不支持知识库扩展

方法二：浏览器插件Page Assist（免安装客户端）

适用浏览器：Chrome/Edge
操作流程：

1. 安装Ollama并下载模型（同方法一步骤1-2）
2. 获取Page Assist插件
   • Chrome商店搜索安装 或 手动下载.crx文件（需开启开发者模式）
   • 如果下载失败，可以使用备用地址：mix688.com
3. 插件配置
   • 点击插件图标 → 设置 → 模型选择deepseek-r1:1.5b → API地址保持默认
   • 语言切换为中文后保存

实测效果：响应速度比Chatbox快20%，支持多标签页对话
注意：Edge需手动加载Chrome插件

方法三：Open WebUI（开发者推荐）

技术栈：Docker + Python
部署步骤：

1. 安装Docker Desktop
   • Windows/Mac官网下载，Linux执行：
   • curl -fsSL https://get.docker.com | sh 
2. 启动Open WebUI容器

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

3. 连接Ollama服务
   • 访问http://localhost:3000 → 设置 → 填入host.docker.internal:11434

方法四：Cherry Studio（企业级方案）

适用场景：需连接私有知识库
配置要点：

1. 下载客户端：mix688.com
2. 添加本地模型：

   ollama list # 获取已安装模型名称

   • 在Cherry Studio设置中粘贴模型名称（如deepseek-r1:14b）
3. RAG扩展：
   • 上传PDF/TXT文档 → 自动生成向量索引
   • 对话时勾选"启用知识库检索"

硬件要求：

• 14B模型需≥16GB内存
• 知识库索引需预留文档体积3倍存储空间

性能对比（基于i7-12700H测试）

Ollama默认安装到C盘，我们也可以通过命令强制安装到其他盘符下

默认安装到D盘方法参考原文→自定义Ollama安装路径