使用 Ollama 本地私有化部署 DeepSeek R1 教程

嘿，小伙伴们！今天我要带大家走进 AI 的奇妙世界，手把手教你如何在本地私有化部署 DeepSeek R1 模型，让你的电脑瞬间变成一个智能小助手。

无论你是 AI 小白还是技术大牛，这篇文章都能让你轻松上手。话不多说，咱们开始吧！

一、准备工作：搭建环境

1. 下载并安装 Ollama

首先，我们需要下载并安装 Ollama。这个工具简直是本地部署大模型的神器，操作简单，功能强大。

1. 进入 Ollama 官网，点击页面上的 “Download” 按钮。

2. 选择 自己系统匹配的 版本进行下载。

3. 下载完成后，双击安装文件，按照提示完成安装

2. 检查 Ollama 版本

安装完成后，我们可以通过以下命令检查 Ollama 是否安装成功：

ollama -v

如果看到版本号输出，那就说明安装成功啦！

二、部署 DeepSeek R1 模型

1. 下载 DeepSeek R1 模型

接下来，我们来下载 DeepSeek R1 模型。

Ollama官网搜索deepseek，找到deepseek-r1.

这个模型有多个版本可供选择，比如 1.5B、7B、8B 等，不同版本的模型在性能和资源占用上有所不同。你可以根据自己的硬件配置选择合适的版本。

下载命令

ollama run deepseek-r1:7b

这里我们以 7B 版本为例，如果你需要其他版本，只需将 7b 替换为对应的版本号即可。

 

三、运行并测试模型

 进度条下载完成后。出现可以对话的提示。

四、应用开发对接

使用Ollama+DeepSeek搭建起来的环境，是只能默认在控制台中访问和使用，没有数据的留存、解决复杂问题的能力。

企业常用的功能，例如RAG增强检索，开发AI知识库问答助手、基于ERP系统里的数据进行ChatBI等，都需要类似Java AI开发框架和Java AIGS开发平台解决方案这样的产品去构建。

深度剖析Java AI应用开发框架：Spring AI、Langchain4J与JBoltAI的全方位对比

这里用Java企业级AI应用开发平台、AIGS(AI生成服务)、Agents智能体开发框架-JBoltAI去测试。

基于DeepSeek R1 深度推理，在JBoltAI里构建智能体+AI知识库的形式，快速完成了AI智慧问答助手回答效果的提升，左侧是Claude最强版的效果，只能说他把RAG里向量语义检索到的片段做了简单处理就输出了，完全不是深思熟虑回答问题的交互给的答案，右侧是DeepSeek R1 深度推理给的答案，客户反馈非常完美！

下图是JBoltAI应用开发框架里的可视化智能体开发定制工具箱，只要用了深度思考模型，需要显示推理过程只需要配置即可，下图是function call的推理效果，非常不错，使用DeepSeek R1 蒸馏qwen2.5 1.5B版，效果非常好！

下图是基于JBoltAI应用开发平台的智能体开发工具箱，创建的企业库存优化智能体，基于DeepSeek R1的深度思考推理能力，可以帮助企业按照库存现状进行分析和给出优化建议。

五、高级功能与优化

1. 加速推理

如果你觉得模型的响应速度不够快，可以通过以下方法进行优化：

• 量化模型：使用量化版本的模型，比如 deepseek-r1:32b-q4_0，可以显著降低显存占用，提升推理速度。

• 多线程支持：设置环境变量 OLLAMA_NUM_THREADS=8，提升模型的响应速度。

2. 长文本与隐私场景

• 内存优化：调整 OLLAMA_MAX_MEMORY 参数，减少内存占用。

• 本地知识库集成：通过 Dify 平台上传私域数据，构建定制化的 AI 助手。

六、常见问题与解决方法

1. 显存不足

如果遇到显存不足的问题，可以尝试以下方法：

• 使用量化模型，降低显存占用。

• 选择参数更小的模型版本，比如从 14B 降到 8B。

2. 响应速度慢

• 增加 OLLAMA_NUM_THREADS 的值，提升多线程处理能力。

• 确保你的硬件配置满足模型的最低要求，比如 CPU ≥ 2 核，内存 ≥ 4GB。

3. 中文夹杂英文

如果模型生成的内容中夹杂英文，可以在 Prompt 末尾添加 “请用纯中文”。

七、总结与展望

通过以上步骤，相信大家已经成功在本地部署了 DeepSeek R1 模型。无论是个人学习还是企业应用，本地私有化部署都能为你带来更高效、更安全的 AI 体验。未来，随着技术的不断发展，DeepSeek R1 还将支持更多功能，比如多模态交互、更强大的上下文理解等。让我们一起期待吧！

如果你在部署过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力为大家解答。同时，也欢迎大家点赞、收藏这篇文章，让更多的人受益。我们下期再见！

希望这篇文章对你有帮助！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。