很多读者提到，希望本地部署的DeepSeek-R1有联网功能，今天就来说一下实现方法。

一、用Ollama本地部署模型（已部署好的，可忽略此节）

通过网址：https://ollama.com 下载Ollama。

可选Windows、Linux、macOS多个版本：

（鉴于很多朋友无法下载ollama，这里给大家整理好了ollama的安装包，扫描领取即可↓↓↓↓）

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以Windows为例，下载后直接安装，完成后窗口会自动关闭，然后可以通过系统托盘图标来判断Ollama是否启动：

点击Ollama官网左上方的“Models”按钮，选择DeepSeek-R1：

进入这个界面，点击下拉菜单选择适合的版本（数字越大，对显存要求越高）：

模型版本和显存需求的大致对应关系：

我们下载14b的模型，点击此处复制命令：ollama run deepseek-r1:14b

点击Windows下方菜单栏的视窗标记，在“搜索应用、设置和文档”处输入“powershell”，然后点击“Windows PowerShell”：

在弹出的窗口中，把刚才复制的命令：ollama run deepseek-r1:14b 黏贴并回车，开始下载。

完成后出现“Send a message”的字样，说明成功了。此时可以关闭这个窗口。

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二、下载page-assist插件

该插件目前较好地支持Chrome浏览器和火狐浏览器，也支持Edge（需手动安装）。

1、Chrome浏览器

下载网址：https://www.google.cn/intl/zh-CN/chrome

官网下载需要魔法，虽然你可以找到第三方提供的下载，但后续操涉及Chrome商店，还是需要魔法。

安装好Chrome浏览器后，点击右上角的三个点，依次选中“扩展程序”、“访问Chrome应用商店”：

在应用商店的搜索框输入“page assist”，可以找到我们要用的插件，点击它：

点击“添加至Chrome”：

弹出提示，点击“添加扩展程序”：

添加完成之后，可以在浏览器上方的扩展程序中找到page-assist，是一个对话泡泡图标：

2、火狐浏览器

下载网址：https://www.firefox.com.cn

全程无需魔法，对于搞不定网络的朋友，建议用火狐。

安装好火狐之后，点击右上角的这个扩展标记，选择“管理扩展”：

在“寻找更多附加组件”处搜索“page assist”：

出来的第一个就是，点击它：

选择“添加到Firefox”：

完成之后，你可以通过点击“管理扩展”的标记，启用page-assist：

3、Edge浏览器

在微软的扩展商店找不到page-assist，所以必须手工安装此插件（需魔法）。

打开“Windows PowerShell”的命令行窗口，依次执行下列命令：

powershell -c “irm bun.sh/install.ps1 | iex”

git clone https://github.com/n4ze3m/page-assist.git

cd page-assist

bun install

bun run build

完成后，在你克隆到本地的目录下，可以看到build这个目录：

点击Edge右上角三个点点，选择“扩展”：

在弹出的窗口选择“管理扩展”：

在这个界面下，点击左边的“扩展”，并点击“开发人员模式”将其开启，此时右边出现一个图标“加载解压缩的扩展”：

点击它，并找到刚才的build目录下的chrome-mv3子目录，点击“选择文件夹”：

然后你的扩展列表中就出现了page-assist，成功。

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三、page-assist的使用

无论你通过哪个浏览器开启page-assist，界面都是一样的，它会检测到你正在运行Ollama：

点击上方的下拉菜单，选择你已经安装的模型：

下方对话框的底部有一个地球标志，点击打开，就开启了网络搜索功能：

我们试着提一个需要最新资讯的问题，这是未开启联网的结果：

这是开启联网的结果：

可以看到，新的信息确实被添加到回答里面，底部还附上了信息出处。

再来一个天气预报：

我们继续对page-assist进行一些设置，让它处于最佳状态。

点击右上角这个齿轮：

在这个菜单下，把“语言”一栏改成“简体中文”：

回到主界面，会发现界面已经是中文：

同样是点击右上角齿轮进入菜单，往下拉可以找到“管理网络搜索”，这里可以更改使用的搜索引擎。默认的DuckDuckGo搜索对中文很不好用，建议改成谷歌、百度、搜狗。

至此，一个强大的可联网DeepSeek已准备好为你服务！

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文章涉及的网址：

page-assist代码页：
https://github.com/n4ze3m/page-assist

Ollama官网：
https://ollama.com

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如何系统的去学习大模型LLM ？

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