DeepSeek 作为国产开源大模型，近期因在线服务压力过大，本地部署需求激增。本教程将结合全网优质资源，手把手教你完成从环境配置到交互界面搭建的全流程，即使是零基础用户也能轻松掌握。

在本地部署 DeepSeek 有以下几个优势：

1. 隐私性高：数据都在本地运行，无需上传到云端，避免数据泄露风险。
2. 稳定性强：不受网络波动影响，模型运行更加稳定。
3. 可定制性强：可以根据需求调整模型参数，满足个性化需求。

1、硬件需求

硬件类型	最低配置	推荐配置
显卡	NVIDIA GTX 1650 (4GB显存)	RTX 4080 (16GB显存)
内存	16GB	32GB
存储	50GB可用空间	SSD固态硬盘
系统	Windows 10 / macOS 12 / Ubuntu 20.04	Windows 11

2、安装 Ollama 框架

访问 Ollama官网 → 选择对应系统版本下载（Windows用户建议安装到C盘）

 验证是否安装成功

win+R键打开 cmd命令行，执行命令：

ollama -v
# 输出类似：ollama version is 0.5.7

如果显示 Ollama版本号，说明安装成功。

3、安装大模型

ollama 安装成功以后，在官网搜索 deepseek，选择 deepseek-r1，如图所示：

4、运行大模型

等待下载完毕，下载完成后就可以愉快的在本地使用大模型了，如图所示：

ollama run deepseek-r1:7b

5、ChatBox 使用示例

这里我们使用 ChatBox 调用 DeepSeek 进行交互，其他工具使用方式类似。

ChatBox 官网地址：https://chatboxai.app/zh

下载自己操作系统的安装包，进行安装。

安装完 Chatbox 之后就是配置 DeepSeek 到 Chatbox 了，如下界面所示：

配置 AI 模型提供方，这里选择 Ollama，如图：

选择Deepseek模型

配置完成以后就可以在界面上和本地 deepseek 模型进行聊天交互了，如图：

6、最后

至此，已完成了 DeepSeek-R1 的本地部署

7、下载AnythingLLM并完成模型配置（数据投喂）

下载安装AnythingLLM，这是官网：

https://anythingllm.com/

下载好，点击进入选择ollama，选择自己下载的模型，之后下一步，最后完成工作区命名。

进入工作页面，点左下角的设置按键，修改人工智能提供商里的LLM首选项和Embedder首选项，配置后需点击保存才可生效，配置如下。

8、数据投喂

• 点击图片中圈出的位置，进行数据投喂后，模型会参考所投喂的数据回答相应的问题，目前投喂的数据仅支持文本文件、csv、电子表格、音频文件。
•