在上篇中，讲解了本地部署deepseek，假设代码开发过程中，接入本地部署的deepseek会不会更加起飞呢。

本文带领大家解密，如何使用本地部署deepseek.

第一步：pycharm安装CodeGPT插件，

在设置中 plugins中搜索codegpt，搜索后，然后点击去下载

插件可能下载比较慢，我们耐心等待即可。

下载成功后，可以重启下pycharm即可，完成后

第二步配置deepseek

在settings中 找到tools 里面可以找到CodeGPT 然后再Providers中找到Ollama 配置即可，下图是我的配置。配置完毕后，

就是第三步，使用了。

在pycharm中右侧边栏

我们简单问一个问题，让他去实现一个加法，实现后，我们主动添加到文件中即可

添加后如下

这样就可以，

在codegpt自己中点击箭头可以添加，点击复制 可以直接复制代码，这样一个基于本地的免费的大模型搭建好了，也可以直接给pycharm使用，不用担心数据安全问题。

问完后，给出来的代码会有两个按钮，左边的是添加，右边的是复制。

关于统计的tokens这个只是一个统计，我们调用的是我们本地自己的大模型，所以不会收费。

便捷的访问方式，右侧询问，左侧编写即可。

本地化部署，

秒级响应，

快速出结果，

拒接网络延迟。

简简单单的，三个步骤，我们就可以吧python代码开发和本地搭建的deepseek大模型利用起来了，很简单的就引入到了我们的开发中，十分方便，关于其中更多的使用，需要进一步去探索。

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