服务器繁忙?在 VSCode 中运行本地DeepSeek-R1保姆级教程!仅需10分钟!亲测有效!(建议收藏)

大家好,我是日拱一卒的攻城师不浪,致力于前沿科技探索,摸索小而美工作室。这是2025年输出的第10/100篇原创文章。

前言

本次教程不浪亲测有效,大家尽可放心跟着做!

这篇文章将展示如何在本地安装并运行 DeepSeek,将其与 CodeGPT 结合配置,然后我们就可以开始利用本地DeepSeek来增强软件开发工作流体验,而无需依赖于云服务

一、VSCode中安装Ollama

要本地运行 DeepSeek,我们首先需要安装 Ollama,它允许我们在机器上运行 LLM(大型语言模型),以及 CodeGPT,CodeGPT是 VSCode 的扩展,用于将这些模型集成以提供编程辅助。

Ollama 是一个轻量级平台,它能够使本地运行 LLM 变得简单。

下载 Ollama

  • 访问官方网站:https://ollama.com
  • 下载适用于您操作系统的安装程序(Windows、macOS 或 Linux)。

  • 双击下载好的exe,如下图

验证安装

安装完成后,打开终端并运行:

css 复制代码
ollama --version

如果 Ollama 安装正确,它将显示已安装的版本。

二、在VSCode中安装CodeGPT

  • 打开 VSCode 并导航至 扩展市场Ctrl + Shift + X 或在 macOS 上使用 Cmd + Shift + X)。

  • 搜索 "CodeGPT" 并点击 安装

安装好 OllamaCodeGPT 后,我们现在就可以下载并配置 DeepSeek,开始在本地使用 AI 进行编程了。🚀

三、下载并设置模型

现在您已经成功安装了 Ollama 和 CodeGPT,接下来我们下载将在本地使用的DeepSeek大模型。

  • 聊天模型:deepseek-r1:1.5b,该模型针对较小环境进行了优化,将在大多数计算机上平稳运行。

  • 自动补全模型:deepseek-coder:base 。该模型利用 Fill-In-The-Middle (FIM) 技术,允许它在您编写代码时提供智能自动补全建议。它可以预测并建议函数或方法的中间部分,而不仅仅是开头或结尾。

注意:如果你的机器配置比较高端,可以下载高b模型,以更好的运用大模型的能力,具体配置可参考下图:

四、下载大模型deepseek-r1:1.5b

  • VSCode 中打开 CodeGPT,未登录的先登录;
  • 导航至侧边栏的 本地 LLM 部分。
  • 从可用选项中,选择 Ollama 作为本地 LLM 提供商。
  • 一般电脑配置选择模型 deepseek-r1:1.5b ,由于我的电脑显卡是RTX4070,所以我选择8b大模型
  • 点击 下载 按钮。模型将自动开始下载。

下载完成后,CodeGPT 将自动安装该模型。安装完成后,继续到Local LLMs选项栏中选中您安装的deepseek-r1:1.5b即可,现在就可以开始与本地的模型进行交互了。

您现在可以轻松地向模型查询有关代码的问题。只需在编辑器中突出显示任何代码,使用 # 符号添加额外文件到您的查询中,并利用强大的命令快捷方式,例如:

  • /fix --- 用于修复错误或在代码中提出改进建议。
  • /refactor --- 用于清理和改进代码的结构。
  • /Explain --- 获取任何代码片段的详细解释。

当然你也可以用中文问它,它就会回复你中文,例如:/解释;

这个聊天模型非常适合协助解决具体问题或接收有关代码的建议。

五、下载自动补全大模型

为了增强代码自动补全,我们可以下载一个自动补全大模型deepseek-coder:base

  • 在 VSCode 中打开一个 终端

  • 运行以下命令来拉取 deepseek-coder:base 模型:

csharp 复制代码
ollama pull deepseek-coder:base
  • 此命令将把自动补全模型下载到您的本地机器上。

  • 下载完成后,返回到 CodeGPT 并导航至 自动补全模型 部分。

  • 从可用模型列表中选择 deepseek-coder:base

选择后,您就可以开始编码了。当您输入时,模型将开始提供实时代码建议,帮助您轻松完成函数、方法甚至整个代码块。

设置好模型后,您现在就可以充分享受使用这些强大工具带来的全部能力,而无需依赖外部 API

通过在本地机器上运行所有内容,还能确保您的隐私和对编程环境的控制。无需担心外部获取您的数据,一切保持安全和私密 👏

最后

OK,以上就是本地部署DeepSeek + VSCode的使用教程了,只要网速跟的上,几分钟就能搞定。

不浪创建了一个 AI&副业 社群,如果你有兴趣,添加我:brown_7778(备注AI),我拉你~

相关推荐
白熊1883 小时前
【大模型LLM】梯度累积(Gradient Accumulation)原理详解
人工智能·大模型·llm
愚戏师3 小时前
机器学习(重学版)基础篇(算法与模型一)
人工智能·算法·机器学习
F_D_Z4 小时前
【PyTorch】图像多分类项目部署
人工智能·pytorch·python·深度学习·分类
音视频牛哥5 小时前
打通视频到AI的第一公里:轻量RTSP服务如何重塑边缘感知入口?
人工智能·计算机视觉·音视频·大牛直播sdk·机器视觉·轻量级rtsp服务·ai人工智能
Wendy14417 小时前
【灰度实验】——图像预处理(OpenCV)
人工智能·opencv·计算机视觉
中杯可乐多加冰7 小时前
五大低代码平台横向深度测评:smardaten 2.0领衔AI原型设计
人工智能
无线图像传输研究探索7 小时前
单兵图传终端:移动场景中的 “实时感知神经”
网络·人工智能·5g·无线图传·5g单兵图传
楚轩努力变强7 小时前
前端工程化常见问题总结
开发语言·前端·javascript·vue.js·visual studio code
zzywxc7878 小时前
AI在编程、测试、数据分析等领域的前沿应用(技术报告)
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘·数据分析·自动化·ai编程
铭keny8 小时前
YOLOv8 基于RTSP流目标检测
人工智能·yolo·目标检测