春节期间，DeepSeek大出圈，试过本地SD的我也尝试着做了一下本地部署，没想到，太简单了，几乎不需要做任何处理！

电脑：Notebook，Intel集成显卡
环境：Windows11
准备：安装python 3.10以上版本，我的电脑里有3.10.11，略过此步骤。

一，下载Ollama并安装运行DeepSeek

1，从Ollama官方网站下载Ollama：
https://ollama.com/
Ollama的官方网站的安装包也在Github上，下载速度很慢。我这里大约150kB/s。
可以从https://ollama.zhike.in/下载，使用github加速，链接如下(745M版本)：
https://ghfast.top/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.7/OllamaSetup.exe
2，安装Ollama
1) 如果在windows下打开运行，会自动安装到C盘:( 不想定制化可略过以下步骤。

2) 要将 Ollama 应用程序安装在不同于用户目录的位置，需要使用命令行，例如在cmd或powershell里带参数安装。
OllamaSetup.exe /DIR="d:\DeepSeek"
3) 更改模型存储位置(第一步指定了安装路径，则该步骤是可选的)
要更改 Ollama 存储下载模型的位置，而不是使用你的主目录，可以在你的用户账户中设置环境变量 OLLAMA_MODELS。
启动设置（Windows 11）或控制面板（Windows 10）应用程序，并搜索"环境变量"。
点击"编辑账户环境变量"，编辑或创建一个新的用户账户变量 OLLAMA_MODELS，设置为你希望存储模型的路径。
如果 Ollama 已经在运行，请退出系统托盘中的应用程序，然后从开始菜单或在保存环境变量后启动的新终端中重新启动它
4) 故障排除
Ollama 在 Windows 上将文件存储在几个不同的位置。你可以在资源管理器窗口中通过按下 <cmd>+R 并输入以下内容来查看：
explorer %LOCALAPPDATA%\Ollama 包含日志和下载的更新
app.log 包含 GUI 应用程序的最新日志
server.log 包含服务器的最新日志
upgrade.log 包含升级的日志输出
explorer %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama 包含二进制文件（安装程序会将其添加到你的用户 PATH 中）
explorer %HOMEPATH%\.ollama 包含模型和配置
explorer %TEMP% 包含临时可执行文件，位于一个或多个 ollama* 目录中

3，下载模型并运行（以后也使用同样的命令启动）

DeepSeek-R1有多个模型可选：
最轻量的是1.5b，即15亿参数，约1.1G，是DeepSeek训练的基础模型。
然后是7b，属于QWen蒸馏，大约4.7G。
再之后是8b，属于llama蒸馏，大约4.9G，从测试得分看，还不如7b，所以是我的首选。
再往下的14b-671b就不太适合在笔记本上部署了。

直接运行ollama即可下载，7b也是下载的默认选项：

D:\DeepSeek>ollama run deepseek-r1
或指定：
D:\DeepSeek>ollama run deepseek-r1:7b

速度很快，我怀疑是因为我的python配置了Pypi的阿里云国内镜像。
下载的模型，会保存到C:\Users\username\.ollama\models\blobs
自动完成后，出现>>>提示符，就可以提问题了。
但是在cmd窗口不方便，也不美观，我们需要安装一个对话界面来提高使用便利性。

二，安装前端界面

1，Chatbox
Chatbox官方网站：
https://chatboxai.app/en
Windows版下载链接：
https://download.chatboxai.app/releases/Chatbox-1.9.8-Setup.exe

下载安装好 Chatbox 后，打开软件进行关键配置：

选择“使用自己的API Key或本地模型"，然后API 类型选择 “Ollama API”，然后保存即可。这一步能确保 Chatbox 与我们部署的 DeepSeek-R1 模型进行正确通信。
接口地址：默认http://127.0.0.1:11434 ，这个地址是 Ollama 服务的默认接口地址，通过它 Chatbox 可以连接到本地运行的 DeepSeek-R1 模型。
模型：选择 deepseek-r1:latest（因为本地只有一个下载的模型）。
然后就可以愉快的聊天了。

2，Open-webui
Open-webui需要python3.11以上版本，而且功能不如Chatbox，不推荐。

三，实际运行

我的笔记本不是Nvidia的显卡，没有实现GPU的运算，不过速度也不错。想看看是用的CPU还是GPU，可以通过以下两个方法：

1，ctrl+alt+delete打开任务管理器，选则性能，然后提一个复杂点的问题，看CPU与GPU的负荷情况。

2，在cmd窗口，运行ollama ps，看使用的运算单元是不是GPU。

以后有时间，再研究一下A卡使用Deepseek的方法。