这期内容分享下在我们个人本地电脑私有化部署 DeepSeek R1 + RAGFlow，也想观察下在没有GPU的机器上跑起来体验如何？

这期分享全程操作的干货内容，言简意赅，不要怕学不会，现在部署大模型已经很简单了。照着我说的一步步做，一定能成功！

① 我本地的环境

AMD Ryzen 5 5600G 3.90 GHz
16.0 GB (15.4 GB 可用)
1TB固态
没有独显（哈哈）
Windows 11 专业版
本地虚拟机
CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
安装好 Docker，这个不会可以问AI，Linux几行命令就搞定

以上环境相信大部分朋友都具备。

② 下载和安装ollama

# 下载地址
https://ollama.com/download/windows

# 配置下环境变量
# ollama 默认只允许本地访问，不配置的话我们虚拟机不能和本地ollama连接
OLLAMA_HOST 0.0.0.0:11434
# 模型下载位置，推荐配置下
OLLAMA_MODELS D://models/xxx

# 傻瓜式下一步安装，安装后最好重启下电脑

③ 下载 DeepSeek 模型

# 这里推荐下载7b，大概4G，要一会儿
ollama run deepseek-r1:7b
# 如果就是学习下步骤，也可以下1.5b，快
ollama run deepseek-r1:1.5b
# 我2模型个都下了，下的过程中，可能到最后会很慢
# 不要怕，直接Ctrl + C结束
# 再执行下载，他有断点续传，再下就发现很快

# 跑起来就直接进对话指令了，类似如下
C:\Users\sailen>ollama run deepseek-r1:7b
>>> Send a message (/? for help)
# 可以输入点内容测试下速度，例如：介绍下你自己
# 由于我没GPU，7b回答的时候有点慢，但勉强能推理
# 1.5b的速度很快了，但是问了几个问题
# 说实话很拉胯，不能用，只剩快，哈哈
>>> 介绍下你自己
<think>
您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。

</think>

您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。

# 输入 /bye，可以退出 对话
# 再输入 ollama list 查看本地下载的模型
>>> /bye
C:\Users\sailen>ollama list
NAME                ID              SIZE      MODIFIED
deepseek-r1:7b      0a8c26691023    4.7 GB    4 days ago
deepseek-r1:1.5b    a42b25d8c10a    1.1 GB    4 days ago

# 此时，浏览器里用你的内网IP访问下11434
http://192.168.31.116:11434/
# 看看 显示 Ollama is running 即可

④ 下载、部署RagFlow

远程连接虚拟机，准备下载RagFlow

# 先下下ragflow源码
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

# 修改下环境变量文件
# 目的：下载RagFlow完整版，含Embedding模型
# 不然你本地还需要部署一个Embedding模型
cd ragflow
vi docker/.env
# 注释轻量版本
# RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0-slim
# 打开完整版本
RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0

# cd ragflow
# 准备跑吧，拉镜像需要点时间哈，完整版9多G
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
# 最好配置下Docker国内代理
vi /etc/docker/daemon.json
# 配置内容：
{
  "registry-mirrors": ["https://docker.1ms.run"]
}

# 下载过程中可能提示连接失败，多重新尝试几次即可
# 另外，我遇到一个问题，跑完后，一个es容器没下载成功
# 一开始不清楚原因，用docker logs 看了下ragflow-server容器的日志
# 发现一直在连 es，无法连接
# 找了下解决方案：
https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4038
# 还是一个open状态的问题，看最后那个大佬的内容
I was able to solve it by moving in the folder /docker and doing docker compose down then docker compose up and elastic search installed itself
# 于是，执行下
docker compose down
docker compose up
# 嘿嘿，就检测到es的容器没下载成功，然后一顿下载
# 完事后，再重启下ragflow-server容器
# 观察下日志，好了
# 浏览器访问下试试
http://192.168.31.101/

⑤注册账号、登录

没啥好说的，输入邮箱，名称，密码就可以了

⑥ 配置模型提供商

我英文水平一般，先切换到中文，哈哈

点击头像，找到左侧模型提供商

找到ollama，点击添加模型

参考我这图上面配置就行，一看就懂哈。

点击确认，可能要转一下下，然后就看到列表上有Ollama了

⑦ 系统模型设置

再点击系统模型设置，参考我这样配置就行

⑧ 创建知识库

输入名称，选择语言，选择嵌入模型

解析方法没啥特殊的，就选General就行

其它的不懂就默认，先别管

然后新增一个你本地的文档

传上来后，点击下执行下解析，可能需要几分钟

解析状态显示 成功 就好了

由于没有GPU加持，向量化过程全靠CPU算

我这个文档 28M，12核CPU全部接近 跑满状态，大概跑了5分钟

⑨ 新建助理，创建聊天

在助理设置里，就填写个名字，愿意的话就改下开场白，最重要吧下面的知识库选为你自己刚刚刚刚创建的

切换到提示引擎们可以按你的需求改下提示词其它也不用动

切换到模型设置，选择 ollama 图标里的 DeepSeek 7b就好了

然后就愉快地聊天吧！

看完后是不是觉得简单吧？RagFlow 与 Docker 把很多技术细节给你屏蔽了，不用关心需要部署数据库、Redis、ES、minio啥啥的，模型相关的一些参数配置也都是给你默认配置了，上手很容易，缩一缩，这都2025年了，搭建一个完全私有化的RAG系统也没那么难。

实际上RAGFlow有很多细节支持你配置和自定义，需要你花点时间去测试和研究。

还提供了丰富的API，供你业务系统调用，多爽~~~

这些内容后面有空，我会继续写几篇文章逐一介绍，敬请关注！

---

实际运行情况

现实很残酷，你知道我得到上面那个推理结果代价有多大吧？

内存99%，磁盘100%，CPU从持续一段时间100%，到后面稳在35%左右

然后，大概每隔1分钟，响应2句话，等啊等

我开的其它应用有的就报错了，然后闪退，然后就是鼠标键盘都不好使了

大概半小时，结果出来了，但系统已经瘫痪了

本来想截屏的，卡住没反应了

最终，想按各种快捷键杀进程都没反应，强制按主机电源键关机重启……

反正是玩一下嘛，还是挺好玩的哈哈，感兴趣可以看下我的视频号里的内容

智享视界8

我重启后不敢用 7b 模型了，改用了1.5b 进行推理，不会还会死掉

速度快了不少，但结果也不是太准确了……

好了，大家玩的时候，还是先玩下1.5b吧，玩 7b+ 的有 GPU 可以放心玩哈！！！

都看到这里了，点个关注吧，我后面还会细讲 RagFlow 产品相关的深入使用哦！

如何零基础入门 / 学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，希望可以帮助到更多学习大模型的人！至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

👉 福利来袭CSDN大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈

全套AGI大模型学习大纲+路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉 福利来袭CSDN大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。