前言：本项目会在部署时，科普一下每个工作的用途，方便初学者理解项目内容

一、Ollama的安装

Ollamahttps://ollama.com/（1）点击download下载即可

解释一下为什么选择Ollam，ollama的对与模型管理十分简洁，且容易理解所以这里我们就优先选择它。

（2）根据自己的系统安装合适的版本

(3)等待下载完成后，点击安装文件OllamaSetup.exe进行安装，出现下面页面后点击Install进行下载安装即可，后续安装过程十分简单就不展示，浪费读者的时间了。

最后解释一下，Ollama类似与Mysql serve一样,安装完后会变成服务器挂在后台

二、Ollama的常用操作

（1）启动命令控制行

可以在后台搜索命令控制符；也可以用win+r唤出“运行”对话框,输入cmd即可打开，如下图

(2)在命令控制行内输入以下代码，具体看下图：

# 启动Ollama服务
ollama serve

# 根据Modelfile创建一个模型
ollama create [Modelfile路径]

# 显示特定模型的详细信息
ollama show

# 运行一个模型
ollama run

# 停止一个正在运行的模型
ollama stop

# 从模型仓库拉取模型
ollama pull

# 将模型推送到模型仓库
ollama push

# 列出本地所有可用的模型
ollama list

# 列出所有正在运行的模型
ollama ps

# 复制一个模型
ollama cp

# 删除一个模型
ollama rm

# 获取关于任何命令的帮助信息
ollama help

# 显示Ollama的帮助信息
ollama -h
ollama --help

# 显示版本信息
ollama -v
ollama --version

三、Ollam部署模型（这里本项目以DeepSeek为例）

（1）点击下面链接进入官网的模型板块，你可以通过Serch models搜索自己想要的模型，本项目部署模型为deepseek-r1。具体操作如下图：

Ollamahttps://ollama.com/search

（2）找到自己想要部署的模型后，点击模型进入。进入页面后会展示模型的所有参数，你可以自己选择，本项目采用的7b模型。因为网页默认模型参数是7b，所以我们只需要复制deepseek-r1即可,其他参数会出现模型名后附带参数的情况，如deepseek-r1:8b。

（2）将ollama pull 和复制好的deepseek-r1（对应的是网页里的名字）组合（不记得命令含义的去文章第二部分查看），即可对模型进行下载，因为这里我已经部署好了就不展示下载过程。

ollama pull deepseek-r1 #模型名字

（3）等待下载完成后，输入ollama list 检查是否下载到本地。

ollama list #显示本地已下载模型

如下图：

（4）通过上一步的ollama list，你可以查看到你的模型名（对应本地模型名字），通过ollama run + 模型名，即可在命令行运行模型

ollama run deepseek-r1:latest #本地模型名

但是这样的界面明显不方便大家阅读，所以接下来我将介绍合适的GUI界面

四、介绍chatbox和 anythingllm

1、chatbox

（1）我们需要去其官网下载，安装流程很简单，这里也不做赘述了

Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载https://chatboxai.app/zh

（2）安装好后，我们打开之后会出现下面的界面，点击设置

(3)找到OLLMA API,并选择

（4）选择你的模型，这里的模型列表对应于你ollama list 所展示的模型。最后保存就能进行对话啦！

（5）效果展示

2、anythingllm

其实和上面的chatbox操作流程差不多，所以我就不写了，但是建议使用anythingllm，它集成的功能会更多，而且界面更美观，这里我就把它的官网放下面链接，想要用的去下载就行了。（怠工）

Download AnythingLLM for Desktophttps://anythingllm.com/desktop