一、硬件配置建议（附性价比方案）

（一）入门级配置

• 配置要求：8GB内存 + i5 CPU + 30GB硬盘

• 适用场景：支持1.5B-8B轻量模型，适合基础问答、文案生成等简单任务。

• 推荐模型：deepseek-r1:1.5b（仅需1.1GB显存）。

（二）基础级配置

• 配置要求：16GB内存 + RTX 4060显卡

• 适用场景：流畅运行7B模型，性能接近OpenAI-01，适合创作、代码场景。

• 推荐模型：deepseek-r1:7b。

（三）高性能配置

• 配置要求：32GB内存 + RTX 4090显卡

• 适用场景：支持14B+大模型，解锁完整创作能力。

• 推荐模型：deepseek-r1:14b（需9GB显存）。

二、核心部署步骤（含避坑指南）

（一）安装Ollama

1. 访问官网 https://ollama.com/，下载Windows安装包（默认安装在C盘）。

2. 下载完成后，找到OllamaSetup.exe文件并启动安装。

3. 安装成功后，系统会提示“Ollama is running”。

4. 验证安装：在命令行输入ollama --version，显示版本号即为成功。

   

5. 启动服务：输入ollama serve，确保服务在后台常驻运行。

6. 注意：安装前需预留C盘10GB空间，或通过环境变量修改模型存储路径。

（二）下载模型

1. 在官网搜索deepseek-r1，并根据硬件配置选择合适的参数版本（如1.5B、7B、14B）。

   

2. 使用以下命令下载模型：

• 1.5B轻量版（低配首选）：ollama run deepseek-r1:1.5b

• 7B均衡版（推荐配置）：ollama run deepseek-r1:7b

• 14B高性能版（需24G+显存）：ollama run deepseek-r1:14b

4. 运行与验证：

• 输入ollama list查看已安装模型。

• 启动对话：ollama run deepseek-r1:1.5b。

• 技巧：如果下载中断，可输入ollama pull deepseek-r1:1.5b继续。

6. 模型管理命令：

• 查看已安装模型：ollama list

• 删除旧模型：ollama rm 模型名

三、配置Web页面进行聊天

（一）安装Python环境

1. 登录https://www.python.org/，下载安装文件。

2. 安装时勾选“Add python.exe to PATH”。

3. 验证安装是否成功：在命令行输入python --version，有版本输出则表示成功。

（二）安装Node.js

1. 登录https://nodejs.org/zh-cn，下载安装文件。

2. 安装完成后，验证是否成功：输入node -v && npm -v。

（三）安装Open WebUI

1. 输入pip install open-webui进行安装。

2. 安装成功后，输入open-webui serve启动服务。

3. 在浏览器中输入http://127.0.0.1:8080访问Open WebUI。

4. 输入相关信息，创建管理员账号即可开始对话。

   

（四）注意事项

• 安装Python时，确保版本为3.10+，并勾选“Add to PATH”。

• 安装Node.js时，确保版本为18+。

• 一键启动命令：

• 安装工具：pip install open-webui

• 启动服务：open-webui serve

• 访问http://127.0.0.1:8080，创建账号即可开始对话。

四、进阶玩法扩展

（一）联网功能

通过浏览器插件Page Assist实现，支持实时网页内容解析。安装后开启“联网搜索”开关即可。

（二）多模型切换

在Open WebUI界面可同时管理Llama、Phi等2000+模型。

（三）企业级部署

使用Dify平台搭建知识库系统，支持API对接与权限管理。

五、常见问题解答

• 模型下载卡顿：切换网络环境或使用镜像源。

• 显存不足报错：尝试量化版本（如deepseek-r1:7b-q4）或升级驱动。

• 对话响应延迟：关闭后台程序，输入ollama stop重启服务。

六、效果对比实测

效果对比实测，如下所示：

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

大模型&AI产品经理如何学习

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

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3.技术文档和电子书

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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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