DeepSeek R1的核心作用在于高效推理与多任务处理，其通过强化学习技术实现数学、编程等复杂任务的自主推理，可以赋能很多真实场景，比如编程、数学、数据分析、办公提效等。

但是，将DeepSeek用于自己的工作也会带来数据隐私安全的风险，主要风险包括：

数据泄露风险：若通过云端传输敏感数据，可能被截获或滥用；

越狱攻击：攻击者可诱导模型绕过安全机制输出有害内容（成功率74%）；

模型幻觉：14.3%的幻觉率可能导致事实性错误。（也就是有时候会胡说八道）

将DeepSeek进行本地化部署，可以避免上述的问题。本地部署私有化知识库的优势在于数据主权可控，适用场景包括：

企业内部知识管理：整合分散的技术文档、会议记录等，支持权限分级；

高机密行业：如军工、金融等领域保护核心数据；

专业辅助决策：医疗诊断、法律合规等场景结合私有数据生成精准建议。

**个人知识库：**高效管理个人资料并实现智能问答

发现csdn上部署文章要收费，今天发福利。我将本地化部署的全部流程分享如下：

一、DeepSeek私有化部署环境

本次操作使用的是一台PC工作站，Windows 11，20核40线程，64g内存，4070s显卡。

软件：

AnythingLLM：提供图形界面和知识库管理功能。

**Ollama：**用于本地运行DeepSeek模型。

向量模型（如BGE-M3）：用于将文档转换为向量。

DeepSeek-r1:7b

至于选择DeepSeek的哪个模型，需要看设备的配置如何。我这里部署的是7b模型，我的4070s显卡内存是12g；再往上14b需要4090了，一块显卡要几万块。不同模型对于设备的要求和使用场景如下：

二、安装Ollama并部署DeepSeek模型

步骤1：安装Ollama

访问Ollama官网（https://ollama.com/）下载对应系统的安装包。

按提示完成安装，确保Ollama服务已启动（菜单栏显示羊驼图标）。

步骤2：下载DeepSeek模型

打开终端（Windows使用PowerShell），输入以下命令下载模型（根据硬件选择参数规模，如1.5b/7b/14b）：

ollama run deepseek-r1:7b  # 示例为7b模型

等待下载完成（提示success）。

三、安装与配置AnythingLLM

步骤1：下载与安装

访问AnythingLLM官网（https://anythingllm.com/desktop）下载对应系统的安装包。

安装时建议选择非系统盘（如D盘）。

步骤2：连接Ollama与DeepSeek

首次运行AnythingLLM，选择“Ollama”作为模型提供商。

在“Ollama Model”中选择已下载的DeepSeek模型（deepseek-r1:7b）。

跳过登录，创建工作区。

步骤3：切换中文界面

点击左下角设置图标（⚙️）。

在“Customization”中选择“Chinese”，保存后重启生效。

四、配置向量模型与知识库

步骤1：安装向量模型（BGE-M3）

打开终端，输入以下命令下载嵌入模型：

ollama pull bge-m3

步骤2：在AnythingLLM中配置向量数据库

进入设置，选择“Embedder首选项”。

在“嵌入引擎提供商”中选择“ollama”，并选择“bge-m3”模型。

保存后返回工作区。

步骤3：上传文档到知识库

点击工作区的“上传”按钮（或直接拖拽文件到虚线框）。

支持格式：PDF、Markdown、Word等（非图片格式）。

点击“Save and Embed”，等待文件向量化完成（显示绿色√）。

五、注意事项

硬件要求：

内存：模型越大需求越高（如14b建议16GB+）。

GPU加速：推荐NVIDIA显卡（需安装CUDA）。

隐私保护：

本地部署数据不上传，适合敏感资料。

确保Ollama服务未对外开放（默认仅本地访问）。

常见问题：

模型下载慢：重试命令或检查网络。

无法连接Ollama：确认服务已启动。

六、扩展建议

多工作区管理：按项目/领域创建不同工作区（如“工作”“学习”）。

API集成：通过AnythingLLM提供的API接口与其他工具联动。

**浏览器扩展：**创建浏览器扩展API Keys，在浏览器中安装AnythingLLM插件，可以实现将网页的选择的文字或者整个页面信息同步到本地。

好了，以上就是完整的部署文档了，尽情地去用吧！

零基础入门AI大模型

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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。

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