无需魔法｜零代码｜消费级显卡畅玩

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🌟 为什么选择DeepSeek？

优势	详解
媲美GPT-4o	32B版本推理能力接近GPT-4 Turbo
全链路国产	完全规避国际禁令风险，中文理解能力行业顶尖
极简部署	支持Ollama一键部署，3分钟实现本地化
全规格覆盖	1.5B到671B多种模型，手机/PC/服务器全场景适配
经济高效	8B模型在GTX 1060上流畅运行，推理成本仅为GPT-4的1%

🖥️ 硬件配置指南（消费级设备推荐）

模型	显存需求	内存需求	推荐显卡	性价比方案
7B	10-12G	16GB	RTX 3060	二手2060S（1500元档）
14B	20-24GB	32GB	RTX 3090	双卡2080Ti（3000元档）
32B	40-48GB	64GB	RTX 4090	租赁云服务器（时薪7元）

💡 实测：RTX 3090可丝滑运行30B模型

🚀 三步极速部署（Windows版）

部署架构

ollama 安装

Ollama 是一个专注于本地化部署和运行大型语言模型（LLM）的工具，旨在让用户能够在自己的设备上高效地运行和微调模型。

下载ollama

https://ollama.com/download/ 默认为当前电脑的对应的版本，直接下载即可。下载以后，一路点点点即可。

环境变量设置安装完以后先不要使用，先设置下环境变量。默认模型下载到C盘。一个模型最小也得几个GB 。

OLLAMA_HOST: 0.0.0.0   
OLLAMA_MODELS：E:\ai\ollama\models  

OLLAMA_HOST：设置为0.0.0.1 会将ollama服务暴露到所有的网络，默认ollama只绑定到了127.0.0.1和localhost上了。 OLLAMA_MODELS：设置了模型的存放的地址。

验证

PS C:\Users\yxkong> ollama -v  
ollama version is 0.4.0  

ollama常用操作命令

#下载模型  
ollama pull 模型名称  
ollama pull deepseek-r1:32b  
#运行模型，如果模型不存在，则下载  
ollama run 模型名称  
ollama run deepseek-r1:32b  
#查看已下载的模型  
ollama list  
#删除本地已下载的模型  
ollama rm 模型名称  
#查看模型的详细信息  
ollama show 模型名称  

deepseek-r1安装

https://ollama.com/search 打开ollama官网，点击Models,可以搜索，目前deepseek最流行，排到了第一位。



除了671是真正的deepseek，其他的都是蒸馏的模型。

”

根据自己电脑的配置选择对应规格的模型，然后复制对应的命令即可。

ollama run deepseek-r1:32b  

慢慢等待即可。运行效果8b的模型凑合能用、14b的模型基本能用，32b的模型使用很是顺滑。 至此，deepseek的本地部署已经完成。

chatbox

Chatbox 是一个开源的聊天界面工具，专门为大型语言模型（如 GPT、LLaMA 等）设计，提供用户友好的交互界面。  

使用chatbox的优势

• 交互简单

• 预设prompt（我的搭档）

• 自定义模型服务方

• 独立代理

下载

下载以后一路点点点即可。

环境配置

• 点击设置

• 选择模型提供方

• 选择模型（本机地址默认即可）

测试

很是顺滑

🚀 性能加速方案（Ollama专用）

核心加速技术

技术方案	适用场景	实现方法	预期收益
量化加速	低显存设备	使用deepseek-r1:32b-q4_0模型	显存占用降60%
多GPU支持	多卡设备	设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES	吞吐量翻倍
内存优化	长文本对话	调整OLLAMA_MAX_MEMORY参数	内存占用降40%

实操命令示例

# 使用量化模型（需先下载）  
ollama run 模型-q4_0  
# 多GPU支持（指定使用GPU 0和1）  
ollama run deepseek-r1:32b  

🎨 交互优化技巧

界面增强方案

功能	实现方法
Markdown渲染	在问题末尾添加\n请用markdown格式回答
对话流控制	输入/retry重新生成回答 /forget清除对话历史
语音输入	使用Voice2Text插件
快捷键体系	Ctrl+Enter发送 Alt+↑调出历史提问

高级交互配置

# 创建~/.ollama/config.yaml  
system_prompt: "你是一个精通科技知识的助手，回答请简明扼要，使用中文口语化表达"  
temperature: 0.7  # 控制创造性（0-1）  
max_length: 4096  # 最大生成长度  

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🛠️ 常见问题解决方案

问题现象	解决方案	紧急程度
显存不足报错	使用量化模型或换用更小模型	⚠️高危
响应速度慢	设置环境变量OLLAMA_NUM_THREADS=8	🔧中
生成内容中断	输入/continue继续生成	✅低
中文输出夹杂英文	在提问末尾添加「请使用纯中文回答」	🔧中
历史记忆混乱	输入/forget清除上下文	✅低

后记

个人小助手已经搭建完成，大家的工作、生活问题尽情的问吧，不联网，隐私。大家可以关注下，后续基于deepseek我再搭建个知识库分享给大家。

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢，作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知在这个瞬息万变的技术领域中，持续学习和进步的重要性。

为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。

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DeepSeek全套安装部署资料

大模型知识脑图

为了成为更好的 AI大模型 开发者，这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

经典书籍阅读

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

640套AI大模型报告合集

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