DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具

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  • [一:🔥 Ollama](#一:🔥 Ollama)
    • [🦋 下载 Ollama](#🦋 下载 Ollama)
    • [🦋 选择模型](#🦋 选择模型)
    • [🦋 运行模型](#🦋 运行模型)
    • [🦋 使用 && 测试](#🦋 使用 && 测试)
  • [二:🔥 Chatbox](#二:🔥 Chatbox)
    • [🦋 创建你的专属 GPTs](#🦋 创建你的专属 GPTs)
  • [三:🔥 共勉](#三:🔥 共勉)

一:🔥 Ollama

🦋 下载 Ollama

🧑‍💻 https://ollama.com/

  • Ollama 是一个用于管理和部署机器学习模型的工具。
  • 目前 Ollama 支持 macOS、Linux、Windows,选择相应的系统下载即可。

🦁 💻 安装后运行软件,在任务栏确认在右上角出现这只 小羊驼🦙 图标

🦋 选择模型

🧑‍💻 点击Search models 搜索框,第一条就是 deepseek-r1 模型。

这里我们发现了多个不同大小的模型,文件大小适配不同的设备

DeepSeek R1提供多个版本,参数量越大,模型通常越强大,但也需要更多的计算资源。

比如1.5B代表有15亿个参数。

🎁 借助网上大佬们整理的表格供大家参考,来确认你的电脑可以运行哪个模型:

🦋 运行模型

运行模型很简单:确定模型后,复制这条指令到终端里

💻 当进度条跑满时,恭喜🎉,你的电脑已经拥有了顶级的推理能力

🦋 使用 && 测试

📚 这里我已经提前下好了,使用 ollama 提供的终端指令 ollama list 可以看我们电脑上已经部署了哪些模型,然后使用 ollama run 对应的模型 就可以了

输入 /bye即可退出

📚 ollama 命令查看

cpp 复制代码
admin@admindeMacBook-Pro ~ % ollama
Usage:
  ollama [flags]
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  stop        Stop a running model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  ps          List running models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

Flags:
  -h, --help      help for ollama
  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

🧑‍💻 虽然这里终端已经可以使用了,但是还是不太方便。

  • 这里就有人要问博主了,你推荐的模型确实挺不错的,但是还是太吃操作了,有没有更加方便的使用方式呢?
  • 有的兄弟有的,像更方便的使用方式那么就是 Chatbox

二:🔥 Chatbox

🧑‍💻 浏览器搜索 Chatbox 并下载客户端或者网页版都可以

  1. 设置语言为中文并保存
  2. 点击设置选择模型为 OLLAMA API

    为了确保可以连接到本地服务,大家按照提供的教程设置一下,不同的操作系统设置不太一样,然后选择 R1模型并保存

🦋 创建你的专属 GPTs

🧑‍💻 点击我的搭档,创建搭档,给ai角色设定人格,你也可以选择现有的搭档,一个资深的行业专家就出现了。

三:🔥 共勉

😋 以上就是我对 DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具 的理解,觉得这篇博客对你有帮助的,可以点赞收藏关注支持一波~ 😉

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