DeepSeek本地部署，小白也能轻松搞定（附教程）

最近，DeepSeek爆火，先进的算法、卓越的能力，表现出众，其凭一己之力推动国内Ai大模型跨越式发展。

菜鸟Java码农

1470人浏览 · 2025-03-14 10:44:55

菜鸟Java码农 · 2025-03-14 10:44:55 发布

知识的价值在于它被应用的程度。

最近，DeepSeek爆火，先进的算法、卓越的能力，表现出众，其凭一己之力推动国内Ai大模型跨越式发展。

DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型，具备数学推理、代码生成等深度能力，堪称"AI界的六边形战士"。特点：低成本、高性能（推理能力极强、回答准确）

DeepSeek使用分为三种

DeepSeek APP，在官方和各大应用商城均可下载并免费使用
网页版DeepSeek，可通过浏览器访问，在线使用
DeepSeek-R1大模型本地部署；

对于使用量不大，并且为了方便省事，可以选择使用APP或者网页版；浏览器搜索“DeepSeek ”，进入官网即可下载或在线使用 https://www.deepseek.com/ 在线使用或者app使用，有时候会很卡顿或服务器忙，这时候我们就有必要本地部署自己的deep seek。

DeepSeek-R1大模型本地部署教程步骤:

安装 Ollama。
部署 DeepSeek。
使用 DeepSeek：这里我们使用 ChatBox 客户端操作 DeepSeek（此步骤非必须）。或者的其他客户端。

Ollama、DeepSeek 和 ChatBox 它们之间的关系，Ollama 负责把 DeepSeek 安装到你的电脑上。DeepSeek 在 Ollama 搭建好的环境里，帮你做各种事情。 ChatBox 是聊天工具，让你更方便地和 DeepSeek 交流。

01. 安装Ollama

地址 : https://ollama.com/download

Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具。它的主要作用是帮助用户快速在本地运行大模型，简化了在 Docker 容器内部署和管理大语言模型（LLM）的过程。

优点：

易于使用：即使是没有经验的用户也能轻松上手，无需开发即可直接与模型进行交互。
轻量级：代码简洁，运行时占用资源少，能够在本地高效运行，不需要大量的计算资源。
可扩展：支持多种模型架构，并易于添加新模型或更新现有模型，还支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型，具有较高的灵活性。
预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，可用于各种任务，如文本生成、翻译、问答等，方便在本地运行大型语言模型。

下载安装Ollama，macOS、Linux 和 Windows都可以下载安装，我这里选用Windows系统。因为我电脑是windows. 安装完成就可以部署DeepSeek。

02 部署DeepSeek

进入Ollama官网，找到Models。选择 DeepSeek 大模型版本，选择模型页面的 deepseek-r1, 如下图所示:

DeepSeek版本介绍简单介绍如图:

选择对应的模型来下载，1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b，这里有很多版本可选，模型越大，要求电脑内存、显卡等的配置越高。根据自己电脑配置选择版本。选择好版本后返回桌面按住win键 + R 输入cmd 打开终端

复制你选择的deep seek的版本粘贴到运行框，然后回车。（这里会默认安装在C盘，注意C盘空间）

出现下载等待窗口，等待下载完成。

下载完成后稍微等待，看到success，即部署完成。

到这一步其实我们就已经算完成了，可以正常使用deep seek了，但是都是终端运行了，使用不友好，所以我们就需要进行选择客户端一起使用，这里我选择的是Chatbox进行前端搭建。

03 安装Chatbox

地址: https://chatboxai.app/zh

这里我们使用 ChatBox 调用 DeepSeek 进行交互，ChatBox 就是一个前端工具，用于方便的对接各种大模型（其中包括 DeepSeek），并且它支持跨平台，更直观易用。

下载安装完成后，点击设置，选择Ollama API。

选择安装好的deepseek r1模型，保存即可，这样就可以正常使用了。使用界面如下:

通过以上三步，DeepSeek就部署在本地电脑上了，以后就可以在自己的电脑上正常使用deep seek了。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

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！

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。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、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。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望