最近，AI领域迎来了一位新星——DeepSeek R1。这款现象级的AI模型凭借其强大的功能和先进的算法，迅速在国内外AI界引起了轰动。无论是技术圈的大佬，还是普通用户，都被它的强大能力所折服。DeepSeek R1不仅推动了国内AI大模型的发展，还让无数用户感受到了AI带来的便利和高效。【关注公众号数海丹心回复：047，获取DeepSeekR1最核心的理论解析】

然而，随着用户量的激增，DeepSeek的服务器频繁出现“服务器繁忙”的问题，这让很多用户感到困扰，这不仅影响了使用体验，还限制了AI的普及和应用。如果你也遇到过这样的问题，那么今天的内容绝对能帮到你！今天，我将手把手教你如何在本地电脑上部署DeepSeek R1模型，并搭建个人知识库，让你的老旧笔记本也能跑出企业级AI！每位打工人都应该拥有的AI智能办公助手

打工人小李的困境

凌晨2点，某写字楼17层的灯光下，央企办公室主任小李正盯着屏幕里密密麻麻的Excel表格。市场部刚甩来3000条用户反馈要分类，财务部又催着要整理半年度500+供应商账单。"Ctrl+C/V到手指抽筋，找错行改到眼冒金星…"这已经是小李连续加班的第7天，并且因为央企数据绝对保护和网络绝对安全的第一原则，小李的电脑只能连内网，更无法使用现在大火的AI工具进行办公自动化和效率提升。
转机出现在上周五，当小李第N次加班到半夜后，偶然刷到了我们微信公众号。在后台留言是否有Python+本地AI搭建的自动化方案，我们为他量身定制了DeepSeek R1的本地化部署方案。

为什么选择本地化部署？
将DeepSeek安装到本地电脑上，不仅可以避免服务器繁忙的问题，还能带来以下好处：

随时可用，不怕断网：即使没有网络，你也能随时与DeepSeek聊天，而且速度更快。

隐私有保障：所有数据都在本地处理，不会泄露你的隐私。

完全免费：安装后，无需花钱，随便聊，聊多少次都行。

1. Ollama PC本地化部署
1.1 下载Ollama
如果之前部署过大模型，需要卸载ollama后重装

目前，Ollama【https://ollama.com/】支持macOS、Linux和Windows系统。如果你是macOS或Windows用户，可以直接从Ollama官网下载安装包。Linux用户则需要执行以下命令：

curl  https://ollama.com/install.sh | sh

安装包我已经下载好，关注公众号后台私信Ollama，即可轻松下载到软件。安装过程简单明了，按照提示点击“Next”和“Install”即可完成安装。

1.2 选择模型
安装完成后，打开Ollama客户端，点击“Models”选项，第一个就是DeepSeek R1模型。你也可以直接在搜索框里输入模型名称来查找。

点击进去后，你会看到不同的模型版本。每个模型的命令不同，最后的部分是你选择的模型参数。以下是两个常用版本的命令：

7B模型命令：ollama run deepseek-r1:7b

1.5B模型命令：ollama run deepseek-r1:1.5b

DeepSeek R1有多个版本，参数越多，模型通常也越强大，但同时也需要更多的计算资源。例如，1.5B代表有15亿个参数。选择哪个模型取决于你的硬件设备。

ollama run deepseek-r1:32b

1.3 硬件配置建议
低配置电脑：如果你的电脑配置比较老，像双核或四核处理器，8GB以下的内存，显卡是集成的或者显存不到2GB，那就选择 DeepSeek-R1-Distill-Llama-1.5B 模型。这个模型对硬件要求低，可以在这种配置下稳定运行，轻松完成聊天、简单文本生成等基础任务，满足日常需求。

中等配置电脑：如果你的电脑配置比较中等，比如有英特尔i5或AMD锐龙5系列的处理器，16GB内存，显卡显存4-6GB，推荐使用 DeepSeek-R1-Distill-Llama-7B 或 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型。这些模型在中等配置下能高效运作，适合用来做一些有点难度的任务，比如简单的代码生成、文章润色等。

高配置电脑：如果你的电脑配置很强，比如配备英特尔i7/i9或AMD锐龙7/9系列的处理器，32GB以上的内存，高端显卡（比如NVIDIA GeForce RTX 30系列，显存8GB以上），那么 DeepSeek-R1-Distill-Llama-32B 或更高版本的模型是最佳选择。它们可以轻松处理复杂任务，比如专业领域的文本分析、高难度代码编写等，确保你的电脑能充分发挥性能，带来快速且高效的使用体验。

1.4 运行下载命令
我尝试了32B模型。如果你的配置允许，可以选更大的，毕竟越大效果会更好。国内模型下载速度非常快。

当界面出现“success”显示安装成功后

ollama run deepseek-r1:32b

小李的最强办公助手
小李是我们公众号的一名忠实粉丝，也是一名普通的打工人。他的日常工作需要处理大量的数据和文档，以前总是手动操作，一个一个用眼睛看，效率低下且容易出错。自从他部署了本地DeepSeek后，一切都变了。

小李的工作中有一个常见的任务：每周需要从多个Excel文件中提取数据，整理成一份报告。以前，他需要花费几天的时间来完成这个任务，而现在，他只需要几分钟。他向本地部署的AI助手提问：写一段python代码实现将多个Excel内容整合到一起，助手回复：

import pandas as pd

# 读取多个Excel文件
files = ['data1.xlsx', 'data2.xlsx', 'data3.xlsx']
data = pd.concat([pd.read_excel(file) for file in files])

# 提取所需数据
report = data[['日期', '销售额', '客户名称']]

# 保存为新的Excel文件
report.to_excel('weekly_report.xlsx', index=False)

搭建个人知识库
除了本地化部署DeepSeek R1模型，你还可以利用它搭建一个个人知识库。通过将你的文档、笔记等资料导入知识库，DeepSeek可以帮助你快速检索和整理信息，提高学习和工作效率。

导入资料：将你的文档、PDF、TXT等文件导入知识库。
智能检索：使用DeepSeek的搜索功能，快速找到你需要的信息。
知识整理：根据检索结果，整理和总结知识，形成自己的知识体系。
总结
通过本地化部署DeepSeek R1模型和搭建个人知识库，你可以在老旧笔记本上体验到企业级AI的强大功能。无论是提高工作效率，还是提升学习能力，DeepSeek都能为你提供强大的支持。希望这篇文章能帮助你更好地利用AI技术，让生活和工作变得更加轻松和高效。
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