最近发现 DeepSeek 大模型 AI 火遍大江南北，我也忍不住去了解一翻。经过在本地部署后，发现整个过程非常简单，于是决定记录下来，分享给大家。

需要准备工具

1.Ollama 

• 用途：简化大型语言模型（LLM）的本地部署和使用，支持同时运行多个大模型。

• 简单来说，它就像一个“容器”，让开发者能够轻松在本地环境中测试和运行不同的语言模型。

• 官网地址：https://ollama.com/

2.ChatBox AI 

• 用途：一款用于接入各种大模型的客户端，提供美观且便捷的用户界面，让使用大模型 AI 变得更加简单高效。

• 官网地址：https://chatboxai.app/zh

第一步 下载并安装Ollama

        首先访问Ollama 官网：https://ollama.com/，点击页面上的 Download 按钮，下载适合你操作系统的安装包，Ollama安装包下载完成后，双击安装包开始安装。需要注意的是，Ollama 默认会将程序和大模型数据包安装在 C 盘。因此，安装之前，先确保你的C盘有足够的存储空间。

        如果你想安装到其他磁盘上，你可以先在你需要安装磁盘上安装Ollama手动创建Ollama安装目录，比我安装在D盘，我在D盘software文件夹下新建一个Ollama文件夹，并把Ollama安装包放在这文件夹下。通过CMD命令提示符，切到Ollama安装文件夹，执行 OllamaSetup.exe /DIR=D:\software\Ollama（这是我的安装目录）。Ollama 会自动开始安装，安装完成后，Ollama 会默认启动并运行在后台，你可以通过系统托盘或任务管理器确认其运行状态。

        通过ollama -v 查看是否安装成功，能查到版本号，说明安装成功。

第二步 下载DeepSeek R1模型

1. 打开浏览器，进入 Ollama 官网：https://ollama.com/。

2. 在官网页面中，点击顶部导航栏的 Models 选项，进入模型列表页面。

3. 找到 DeepSeek R1 模型在模型列表中，找到 DeepSeek R1 模型。

4. 下载模型点击 DeepSeek R1 模型，进入详情页面后，按照提示下载模型。

5. 下载完成后，Ollama 会自动加载模型。你可以通过命令行或 Ollama 的日志文件确认模型是否成功加载。

注意这里的模型要根据自己的电脑性能来下载，如果资源不足，下载了也会跑不起来，因为我的事笔记本电脑，这里我选择的是第一个最小的模型。数字越大，代表参数越多，所需资源也越多，1.5b=15亿参数。可以参考下图来选择：

点击deepseek-r1 进入详情，选择适合自己版本，复制命令，粘贴到命令窗回车执行。

执行ollama run deepseek-r1.5b命令之后，当出现success表示模型已经安装成功。

模块安装成功之后，就可以跟模型进行对话了

如果你要删除模型，你可以通过ollama list 命令查询已安装模型，然后再通过ollama rm deepseek-r1.5b（模型名称）即可删除。

第三步 安装 ChatBox AI 并接入 DeepSeek 模型

1. 下载 ChatBox AI访问 ChatBox AI 官网：https://chatboxai.app/zh，选择适合你操作系统的客户端版本进行下载。如果你更喜欢轻量化的方式，也可以直接使用网页版。

2. 下载ChatBox AI安装包完成后，双击安装包，按照提示完成安装。安装过程非常简单，只需点击“下一步”即可完成。

3. 安装完成后，启动 ChatBox AI。首次启动时，你会看到一个简洁的用户界面。

4. 配置 Ollama 连接

   • 在 ChatBox AI 中，找到 设置 或 模型配置 选项。

   • 选择 自定义模型 或 本地模型，然后输入 Ollama 的本地 API 地址（通常是 http://localhost:11434）。

   • 在模型列表中，选择 DeepSeek R1 作为默认模型。

5. 测试连接

   • 在 ChatBox AI 的输入框中输入问题或指令，例如：“你好，介绍一下你自己。”

   • 如果配置正确，ChatBox AI 会通过 Ollama 调用 DeepSeek R1 模型并返回响应。

到这里就完成全部本地化部署啦

注意事项：

• 删除模型后，释放的存储空间可以用于下载更适合你电脑配置的模型。

• 如果你不确定某个模型是否适合你的设备，可以先查看模型的资源要求（如显存、内存等），再决定是否下载。