提示：本文只是知识分享，并无引导学术不端行为。

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

前期分享了很多本地部署教程，好多人觉得是无用功没有网页版好用，这期展示为什么说本地部署好用。
下面是本人deepseek往期内容可以点击访问。
什么是本地部署大模型？为什么要这么做？
什么？deepseek可以算命？正确使用deepseek教程
deepseek本地部署教程：从零开始搭建你的AI助手（一文搞定所有问题）

格外注意：LMstudio安装教程在第一个链接，本文要用到（什么是本地部署大模型？为什么要这么做？）
注意！ 如果你没安装OLLAMA你可以去看我的本地部署教程（deepseek本地部署教程及ollama安装）

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、专业化的本地训练能干什么？

还在为毕业设计焦头烂额？导师太忙没空指导？文献多到看不完？别急，用AnythingLLM和Page Assist在本地部署DeepSeek，瞬间拥有你的专属 “AI学术导师” ！只需将专业论文、导师批注、实验数据统统“投喂”给它，它就能快速学习并为你提供精准指导——从文献综述框架到算法公式解析，从论文写作建议到答辩陷阱预警，24小时在线，随叫随到！再也不用担心导师放养或查重不过，让你的毕业设计效率直接起飞！

🌟 为什么选择DeepSeek？

本地部署：数据安全有保障，论文资料绝不外泄

高效学习：支持多种格式（PDF/Word/LaTeX/网页链接/md），快速消化海量文献

随时可用：深夜赶稿也不怕，AI导师永不掉线

💡 适合人群：

导师放养、急需指导的学术小白

文献多到看不完的研究生

查重压力大、写作效率低的毕业生

👉 还在等什么？赶紧把DeepSeek变成你的第二导师，毕业设计从此轻松搞定！

二、AnythingLLM使用步骤

1.AnythingLLM安装

注意！一定要确保安装了ollama以及LMstudio，才能进行下文。（没安装请看上文）
下载网站：https://anythingllm.com/



选择一个非C盘位置安装。

安装完成运行即可。

选择LMstudio也可选择ollama，上一期配置了LMstudio本期是在上期的基础上进行，所有以LMstudio为例子。（注意要填写URL）（如果未安装LMstudio请参考（lmstudio安装教程））

打开LMstudio软件获取url。（如果未安装请参考（lmstudio安装教程））


注意！注意！注意！复制地址之后要后面加上/v1

点击右边箭头进入下一步。

这里可以让多人同时训练你的智能体，这个功能可以和师兄师姐共同用起来，变成你们组的另一个导师哈。

作者跳过上一步进入下一步创建名称了。

进入之后也可进行设置。

至此配置完成可以聊天。

2.上传数据数据

3.测试论文性能

知网搜索vrp问题下载6篇论文为例。

先提问他知道VRP问题吗，发现他的回答根本不合理。（没有给他投喂数据之前）

投喂下载的论文给它。


注意重要的文件设置为这个图钉按钮。

接下来见证奇迹的时刻啦：

这是思考过程，我电脑性能不咋地，反应稍微慢一些，但是比我读论文那可快多了啊。

注：我只测试性能，就是问答前后的对比。输入的命令很突兀，不满足deepseek使用教程，详细如何提问可以看我另一篇博客。(正确使用deepseek教程)

4.可以设置模型的严谨程度

越小越严谨，设置完继续测试即可。

三、网页版投喂数据（免下载）

下面以谷歌浏览器为例。添加扩展程序page assist（好像要科学上网，不行换一个edge浏览器）

打开之后点击设置，然后选择RAG

这个地方要选择一个大模型，去ollama官网可以下载。


点开它有一个命令然后复制它。

复制好了之后去命令行安装它。win＋r然后输入cmd即可打开。

出现success则安装成功。
然后选择刚才安装的模型保存即可。


上传了一篇论文。

等待处理完成即可。

注意选择你的知识后就不能联网搜索。
测试如下图。

当然也有一般设置可以自行研究哈。

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总结

注意哈，AnythingLLM可以多人同时使用哈，可以小组内用起来哈。本博主主要展示如何训练本地模型，对多人共同训练还没研究，后期可研究一下如何做。总体来说，AnythingLLM可以多人同时使用，而page assist不能，但是它可以联网搜索，而本地软件则不行。各有利弊吧。 但是归根到底都要你的电脑本地去运行，其实也不用担心哈，我的笔记本没有独立显卡也可以完成今天的任务，更多功能还需要各位小伙伴继续探索哈，有问题可以留言，喜欢博主可以打赏博主哈，你们的支持是我继续创作的动力哈。