DeepSeek快速入门与实战

Deepseek 课程大纲

适合人群

• 职场精英：学习AI，提高工作效率。
• 自媒体博主：用AI编写文案和口播脚本。
• 在校学生：通过AI提升学习效率，助力论文写作。
• AI 爱好者：了解Deepseek的玩法。

你将会学到

课程实战涵盖本地部署、文案生成、AI音乐、AI批八字、AI生成图表、AI背单词、情感陪伴、AI编程。

简介

本课程面向零基础同学，向大家讲解什么是Deepseek，以及它为什么如此火爆。课程内容以录屏实战为主，涵盖本地部署、文案生成、AI音乐、AI批八字、AI生成图表、AI背单词、情感陪伴、AI编程等。

Deepseek的与众不同

Deepseek vs OpenAI 对比

Deepseek v3 vs OpenAI GPT-4o

项目	Deepseek v3	OpenAI GPT-4o
研发费用	500多万美元	1亿美元
使用费用	免费	20美元/月

Deepseek R1 vs OpenAI O1

项目	Deepseek R1	OpenAI O1
使用费用	免费	200美元/月
最大输入	64K	128K
最大输出	8K	32K
API费用（100万token）
输入	4元	107元
输出	16元	426元

V3 和 R1 的区别

性能特点

项目	DeepSeek-R1	DeepSeek-V3
核心优势	复杂问题推理、数学/代码求解	多轮对话、指令理解、任务执行
适用场景	学术研究、技术分析、代码开发	客服、日常对话、内容生成
交互风格	偏重精准性，输出结构化较强	更自然流畅，注重用户交互体验

关键区别总结

• V3 是指令型模型：它通过指令微调（Instruction Tuning）优化了对用户意图的理解，能够更好地执行具体任务（如写邮件、生成故事等）。
• R1 是推理专家：针对需要逻辑链推导的场景（如解数学题、代码调试）设计，MoE 架构使其在细分任务上表现更专业。

如何选择？

• 如果需要通用对话、日常助手功能 ，选 V3；
• 如果涉及技术分析、复杂问题解决 ，选 R1。

关键区别总结

• V3 是指令型模型：它通过指令微调（Instruction Tuning）优化了对用户意图的理解，能够更好地执行具体任务（如写邮件、生成故事等）。
• R1 是推理专家：针对需要逻辑链推导的场景（如解数学题、代码调试）设计，MoE 架构使其在细分任务上表现更专业。

如何选择？

• 如果需要通用对话、日常助手功能 ，选 V3；
• 如果涉及技术分析、复杂问题解决 ，选 R1。

V3 和 R1 提示词的区别

指令型提示词（适用于 V3）

指令型提示词的结构包含以下组件：

• 角色：你是一名有xx年经验的xx专家，擅长处理xx方面的问题。
• 简介：我想做xx事，达到xx效果。
• 背景：我是谁，我有什么能力。现在有什么与需求相关的资源。
• 目标：要实现的最终效果是什么样的。
• 限制：要求AI不能做什么，比如不能生成要求以外的内容。
• 能力：限制AI的能力。
• 流程：为AI提供一个思考路径和实现需求的工作流程。

推理型提示词（适用于 R1）

基本结构

我是xx，我的背景是xxx。我想要实现xx目标。

提示词要点

1. 你的目标？

   • 目标要清晰，要明确

2. 你的背景？

   • 背景要丰富，要量化

3. 目标不清晰，背景不完善？

   • 没关系，可以通过多轮沟通逐渐完善

4. 返回内容过于正式和书面化？

   • 则可以让它说人话

提示词技巧

💡 提示词技巧：真诚就好

Deepseek 课程大纲

适合人群

• 职场精英：学习AI，提高工作效率。
• 自媒体博主：用AI编写文案和口播脚本。
• 在校学生：通过AI提升学习效率，助力论文写作。
• AI 爱好者：了解Deepseek的玩法。

你将会学到

课程实战涵盖本地部署、文案生成、AI音乐、AI批八字、AI生成图表、AI背单词、情感陪伴、AI编程。

课程简介

本课程面向零基础同学，向大家讲解什么是Deepseek，以及它为什么如此火爆。课程内容以录屏实战为主，涵盖本地部署、文案生成、AI音乐、AI批八字、AI生成图表、AI背单词、情感陪伴、AI编程等。

Deepseek vs OpenAI 对比

Deepseek v3 vs OpenAI GPT-4o

项目	Deepseek v3	OpenAI GPT-4o
研发费用	500多万美元	1亿美元
使用费用	免费	20美元/月

Deepseek R1 vs OpenAI O1

项目	Deepseek R1	OpenAI O1
使用费用	免费	200美元/月
最大输入	64K	128K
最大输出	8K	32K
API费用（100万token）
输入	4元	107元
输出	16元	426元

V3 和 R1 的区别

性能特点

项目	DeepSeek-R1	DeepSeek-V3
核心优势	复杂问题推理、数学/代码求解	多轮对话、指令理解、任务执行
适用场景	学术研究、技术分析、代码开发	客服、日常对话、内容生成
交互风格	偏重精准性，输出结构化较强	更自然流畅，注重用户交互体验

关键区别总结

• V3 是指令型模型：它通过指令微调（Instruction Tuning）优化了对用户意图的理解，能够更好地执行具体任务（如写邮件、生成故事等）。
• R1 是推理专家：针对需要逻辑链推导的场景（如解数学题、代码调试）设计，MoE 架构使其在细分任务上表现更专业。

如何选择？

• 如果需要通用对话、日常助手功能 ，选 V3；
• 如果涉及技术分析、复杂问题解决 ，选 R1。

V3 和 R1 提示词的区别

指令型提示词（适用于 V3）

指令型提示词的结构包含以下组件：

• 角色：你是一名有xx年经验的xx专家，擅长处理xx方面的问题。
• 简介：我想做xx事，达到xx效果。
• 背景：我是谁，我有什么能力。现在有什么与需求相关的资源。
• 目标：要实现的最终效果是什么样的。
• 限制：要求AI不能做什么，比如不能生成要求以外的内容。
• 能力：限制AI的能力。
• 流程：为AI提供一个思考路径和实现需求的工作流程。

推理型提示词（适用于 R1）

基本结构

我是xx，我的背景是xxx。我想要实现xx目标。

提示词要点

1. 你的目标？

   • 目标要清晰，要明确

2. 你的背景？

   • 背景要丰富，要量化

3. 目标不清晰，背景不完善？

   • 没关系，可以通过多轮沟通逐渐完善

4. 返回内容过于正式和书面化？

   • 则可以让它说人话

提示词技巧

💡 提示词技巧：真诚就好

Deepseek R1 vs V3 全面对比分析

1. 技术架构对比

维度	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
模型类型	指令微调模型（Instruction Tuning）	推理专家模型（Reasoning Expert）
架构特点	通用对话架构	MoE（Mixture of Experts）架构
训练方式	指令微调优化	针对推理任务优化
核心设计理念	理解用户意图，执行具体任务	逻辑链推导，解决复杂问题
上下文理解	多轮对话理解能力强	深度推理分析能力强

2. 核心能力对比

能力维度	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
指令理解	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀	⭐⭐⭐⭐ 良好
任务执行	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀	⭐⭐⭐ 一般
多轮对话	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀	⭐⭐⭐ 一般
复杂推理	⭐⭐⭐ 一般	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀
数学求解	⭐⭐⭐ 一般	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀
代码开发	⭐⭐⭐⭐ 良好	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀
内容生成	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀	⭐⭐⭐ 一般
逻辑分析	⭐⭐⭐ 一般	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀
结构化输出	⭐⭐⭐ 一般	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀
自然交互	⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀	⭐⭐⭐ 一般

3. 适用场景详细对比

场景类别	具体场景	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1	推荐选择
内容创作	写文章、博客	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
内容创作	生成营销文案	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
内容创作	写小说、故事	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
内容创作	生成歌词	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
客户服务	客服对话	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
客户服务	日常问答	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
客户服务	产品咨询	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
技术开发	代码编写	⚠️ 良好	✅ 优秀	R1
技术开发	代码调试	⚠️ 一般	✅ 优秀	R1
技术开发	算法设计	⚠️ 一般	✅ 优秀	R1
技术开发	技术文档	⚠️ 良好	✅ 优秀	R1
学术研究	数学问题求解	⚠️ 一般	✅ 优秀	R1
学术研究	逻辑推理	⚠️ 一般	✅ 优秀	R1
学术研究	数据分析	⚠️ 一般	✅ 优秀	R1
学术研究	论文写作	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
商业应用	邮件撰写	✅ 优秀	⚠️ 一般	V3
商业应用	商业分析	⚠️ 一般	✅ 优秀	R1
商业应用	决策支持	⚠️ 一般	✅ 优秀	R1

4. 输出特点对比

输出特征	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
语言风格	自然流畅，口语化	精准严谨，书面化
输出格式	灵活多样	结构化强
思考过程	直接给出结果	展示推理过程
内容长度	可长可短，灵活	通常较长，详细
情感表达	丰富自然	相对正式
错误处理	友好提示	详细分析
个性化程度	高	中
专业性	中高	高

5. 提示词使用详细对比

5.1 提示词结构对比

组件	DeepSeek-V3（指令型）	DeepSeek-R1（推理型）
必需组件	角色、目标、任务	背景、目标
推荐组件	背景、限制、流程	约束条件、期望输出
可选组件	能力、风格	思考方式、验证方法
结构复杂度	高（7个组件）	低（2-3个组件）
编写难度	中等	简单

5.2 提示词编写模板对比

DeepSeek-V3 指令型提示词模板：

[角色] 你是一名有xx年经验的xx专家，擅长处理xx方面的问题。

[简介] 我想做xx事，达到xx效果。

[背景] 我是谁，我有什么能力。现在有什么与需求相关的资源。

[目标] 要实现的最终效果是什么样的。

[限制] 要求AI不能做什么，比如不能生成要求以外的内容。

[能力] 限制AI的能力。

[流程] 为AI提供一个思考路径和实现需求的工作流程。

DeepSeek-R1 推理型提示词模板：

我是xx，我的背景是xxx。我想要实现xx目标。

[可选：约束条件] xx

[可选：期望输出格式] xx

5.3 提示词编写要点对比

要点	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
目标描述	需要明确具体	需要清晰明确
背景信息	需要详细说明	需要丰富量化
角色设定	重要，影响输出风格	可选，影响较小
流程设计	重要，指导执行	可选，模型自主推理
限制条件	重要，避免偏离	可选，辅助约束
多轮交互	支持，可逐步完善	支持，可逐步完善
语言风格	可指定风格	可要求"说人话"

6. 成本与性能对比

维度	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
使用费用	免费	免费
API费用（100万token）
- 输入	待确认	4元
- 输出	待确认	16元
最大输入	待确认	64K
最大输出	待确认	8K
响应速度	较快	较慢（需推理）
资源消耗	较低	较高
性价比	高	高

7. 使用建议矩阵

需求类型	复杂度	推荐模型	理由
日常对话	低	V3	自然流畅，交互体验好
内容生成	中	V3	指令理解强，输出质量高
简单问答	低	V3	响应快，成本低
代码编写	中	R1	逻辑推理强，代码质量高
数学求解	高	R1	推理专家，准确率高
技术分析	高	R1	深度分析，结构化输出
复杂推理	高	R1	逻辑链推导能力强
多轮对话	中	V3	上下文理解好
创意写作	中	V3	自然表达，风格多样
学术研究	高	R1	严谨准确，推理过程清晰

8. 实际应用案例对比

应用案例	DeepSeek-V3 表现	DeepSeek-R1 表现	最佳选择
写一封商务邮件	✅ 自然流畅，语气恰当	⚠️ 可能过于正式	V3
解决一道数学题	⚠️ 可能出错或步骤不清晰	✅ 步骤详细，推理清晰	R1
编写Python代码	⚠️ 代码可用但可能不够优化	✅ 代码质量高，逻辑清晰	R1
生成营销文案	✅ 吸引人，符合营销需求	⚠️ 可能过于严谨	V3
分析数据趋势	⚠️ 分析较浅	✅ 深度分析，逻辑严密	R1
日常聊天对话	✅ 自然友好	⚠️ 可能过于正式	V3
调试代码错误	⚠️ 可能找不到根本原因	✅ 能追踪问题根源	R1
写技术文档	⚠️ 可能不够专业	✅ 结构清晰，专业准确	R1
创作故事小说	✅ 情节丰富，语言生动	⚠️ 可能过于逻辑化	V3
商业决策分析	⚠️ 分析不够深入	✅ 多角度分析，逻辑严密	R1

9. 选择决策流程图

开始
  │
  ├─ 需要解决复杂数学/逻辑问题？
  │   ├─ 是 → 选择 R1
  │   └─ 否 ↓
  │
  ├─ 需要编写/调试代码？
  │   ├─ 是 → 选择 R1
  │   └─ 否 ↓
  │
  ├─ 需要深度技术分析？
  │   ├─ 是 → 选择 R1
  │   └─ 否 ↓
  │
  ├─ 需要日常对话/客服？
  │   ├─ 是 → 选择 V3
  │   └─ 否 ↓
  │
  ├─ 需要内容创作/文案？
  │   ├─ 是 → 选择 V3
  │   └─ 否 ↓
  │
  └─ 不确定？ → 先尝试 V3，如需要深度推理再换 R1

10. 综合评分对比

评估维度	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1	说明
通用性	9/10	7/10	V3 适用场景更广
专业性	7/10	9/10	R1 在专业领域更强
易用性	9/10	8/10	V3 交互更自然
准确性	8/10	9/10	R1 推理更准确
响应速度	9/10	7/10	V3 响应更快
成本效益	10/10	10/10	两者都免费
综合推荐度	9/10	8.5/10	根据需求选择

11. 最佳实践建议

11.1 何时使用 V3

• ✅ 需要自然对话和友好交互
• ✅ 内容创作（文章、文案、故事等）
• ✅ 日常助手功能
• ✅ 客服和问答场景
• ✅ 需要快速响应的任务
• ✅ 多轮对话场景

11.2 何时使用 R1

• ✅ 需要深度逻辑推理
• ✅ 数学问题求解
• ✅ 代码开发和调试
• ✅ 技术分析和研究
• ✅ 需要展示思考过程
• ✅ 复杂问题解决

11.3 组合使用策略

场景	策略	说明
复杂项目	V3 + R1	用 V3 规划，用 R1 执行技术部分
内容+技术	V3 + R1	用 V3 写文案，用 R1 写代码
验证结果	R1 + V3	用 R1 分析，用 V3 润色表达
快速迭代	V3 为主	快速生成，需要时再用 R1 优化

Deepseek 为何与众不同

概述

Deepseek 是中国在 AI 领域实现弯道超车、突破算力封锁的一款现象级产品。它用极低的研发成本实现了与 OpenAI 高投入产品相媲美的效果，展现了强大的技术实力和创新能力。

核心优势

研发成本对比

项目	Deepseek V3	OpenAI GPT-4o
研发费用	500多万美元	过亿美元
性能表现	达到 GPT-4o 水平	行业标杆
性价比	⭐⭐⭐⭐⭐ 极高	⭐⭐⭐ 一般

💡 关键突破：仅用 500 多万美元的研发投入，就达到了 OpenAI 过亿美元投入所产出的 GPT-4o 的效果。

产品版本

Deepseek 目前主要有两个版本：

版本对比

版本	使用方式	模型类型	特点
V3	不勾选"深度思考"	指令型大模型	需要详细的格式化提示词
R1	勾选"深度思考"	推理型模型	自然对话，无需复杂提示词

版本说明

• V3 版本：指令型大模型

  • 使用方式：不勾选"深度思考"选项
  • 特点：需要给出详细的需求和格式化提示词
  • 适用场景：需要精确控制输出的任务

• R1 版本：推理型模型

  • 使用方式：勾选"深度思考"选项
  • 特点：具有推理思考能力，无需纠结提示词格式
  • 适用场景：复杂问题解决、需要深度思考的任务

与 OpenAI 对标

模型类型对比

Deepseek	OpenAI	模型类型
V3	GPT-4	指令型大模型
R1	O1	推理型模型

性能表现

根据目前网络上的反馈和评测：

• ✅ Deepseek R1 已经具备了与 ChatGPT 一较高下的能力
• ✅ 在多个评测维度上表现优异
• ✅ 技术实力得到广泛认可

技术突破的意义

1. 突破算力封锁

• 在受限的算力环境下实现技术突破
• 证明了创新的重要性
• 为中国 AI 产业发展树立了标杆

2. 开源贡献

• Deepseek 是开源的
• 为全球 AI 社区提供技术基础
• 未来会有越来越多的大模型基于 Deepseek 进行升级改造

3. 民族骄傲

• 作为中国人，这个技术上的重大突破值得骄傲
• 展现了中国的技术实力和创新能力
• 在国际 AI 竞争中占据重要地位

使用建议

选择 V3 的场景

• ✅ 需要精确控制输出格式
• ✅ 有明确的指令和需求
• ✅ 可以使用格式化提示词
• ✅ 日常对话和内容生成

选择 R1 的场景

• ✅ 需要解决复杂问题
• ✅ 需要深度推理和思考
• ✅ 不想纠结提示词格式
• ✅ 技术分析、代码开发、数学求解

未来展望

1. 技术持续迭代：Deepseek 团队会持续优化和升级模型
2. 生态建设：开源特性将促进更多开发者参与
3. 应用拓展：在更多领域展现价值
4. 国际影响：成为全球 AI 发展的重要推动力

---

🌟 总结：Deepseek 不仅是一款优秀的产品，更是中国在 AI 领域实现技术突破的象征。它的开源特性、卓越性能和极低的研发成本，使其成为值得每个中国人骄傲的技术成就。

搭建本地环境

我用的是mac ，随便下载个ollama 端

Mac 安装 Ollama 完整教程

目录

• 系统要求
• 安装方法
• 验证安装
• 基本使用
• 常见问题
• 卸载方法

---

系统要求

类别	要求
操作系统	macOS Sonoma（14）或更新版本
芯片	Apple Silicon（M1/M2/M3）或 Intel x86
内存	至少 8 GB，建议 16 GB 或更高（运行大型模型）
存储空间	至少 20 GB 可用空间（模型文件可能几十到数百 GB）
网络	需要稳定的网络连接（下载模型）

硬件加速支持

芯片类型	GPU 加速	性能表现
Apple Silicon	✅ 支持 Metal GPU 加速	优秀
Intel x86	⚠️ GPU 加速有限	一般

---

安装方法

方法一：官方 DMG 安装器（推荐）

这是最简单、最推荐的安装方式。

安装步骤

1. 下载安装包

   • 访问 Ollama 官网：https://ollama.com/download
   • 选择 macOS 版本下载 .dmg 文件

2. 安装应用

   • 打开下载的 .dmg 文件
   • 将 Ollama.app 拖拽到 Applications 文件夹
   • 等待复制完成

3. 首次启动

   • 打开 应用程序 文件夹，双击 Ollama.app
   • 如果提示安全警告，前往 系统设置 > 隐私与安全性，点击"仍要打开"
   • 首次启动时，Ollama 会自动创建命令行工具的符号链接

4. 验证命令行工具

   • 打开终端（Terminal）
   • 运行命令：ollama --version
   • 如果显示版本号，说明安装成功

优点与注意事项

优点	注意事项
✅ GUI 界面友好	⚠️ 如果终端无法识别 ollama 命令，需要重启终端或检查 PATH
✅ 自动配置命令行工具	⚠️ 首次启动需要授权
✅ 官方推荐方式	⚠️ 需要手动下载和安装

---

方法二：Homebrew 安装

适合已经使用 Homebrew 管理软件的用户。

安装步骤

1. 检查 Homebrew

   brew --version

   • 如果未安装 Homebrew，先安装：

     /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. 安装 Ollama

   brew install ollama

   或者使用 cask 方式：

   brew install --cask ollama

3. 启动服务

   ollama serve

   或者直接运行：

   ollama

优点与注意事项

优点	注意事项
✅ 安装简单，一条命令搞定	⚠️ 版本可能滞后于官方最新版本
✅ 可与其他工具统一管理	⚠️ 需要确保 PATH 包含 Homebrew 的 bin 路径
✅ 便于更新和卸载	⚠️ 需要先安装 Homebrew

---

方法三：从源码构建（高级用户）

适合需要自定义或调试的用户。

前置要求

• Go 语言环境（1.21 或更高版本）
• CMake
• Git

安装步骤

1. 安装依赖

   brew install go cmake git

2. 克隆仓库

   git clone https://github.com/ollama/ollama.git
   cd ollama

3. 构建项目

   go generate ./...
   go build .

4. 安装到系统

   sudo cp ollama /usr/local/bin/

优点与注意事项

优点	注意事项
✅ 可自定义和修改源码	⚠️ 构建时间长
✅ 可调试和优化	⚠️ 需要处理依赖和权限问题
✅ 获取最新功能	⚠️ 对普通用户过于复杂

---

验证安装

1. 检查版本

ollama --version

预期输出：

ollama version 0.x.x

2. 检查服务状态

ollama list

预期输出：

NAME    ID      SIZE    MODIFIED

如果没有错误提示，说明安装成功。

3. 检查模型存储位置

ls ~/.ollama/models

模型文件会存储在此目录。

---

基本使用

1. 下载模型

ollama pull <model-name>

常用模型示例：

模型名称	命令	说明
Llama 3.2	ollama pull llama3.2	Meta 最新模型
Mistral	ollama pull mistral	Mistral AI 模型
CodeLlama	ollama pull codellama	代码专用模型
Phi-3	ollama pull phi3	微软轻量级模型
DeepSeek	ollama pull deepseek-r1	DeepSeek 推理模型

2. 运行模型

交互式对话

ollama run <model-name>

示例：

ollama run llama3.2

单次查询

ollama run <model-name> "你的问题"

示例：

ollama run llama3.2 "用 Python 写一个 Hello World 程序"

3. 查看已安装模型

ollama list

4. 删除模型

ollama rm <model-name>

5. 查看模型信息

ollama show <model-name>

---

常见问题

问题 1：终端提示 "command not found"

原因： PATH 环境变量未包含 Ollama 的路径

解决方案：

1. 重启终端

   • 关闭并重新打开终端窗口

2. 检查 PATH

   echo $PATH

   确认是否包含 /usr/local/bin

3. 手动添加到 PATH

   编辑 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile：

   export PATH="/usr/local/bin:$PATH"

   然后执行：

   source ~/.zshrc

4. 重新安装符号链接

   • 打开 Ollama.app
   • 在设置中重新创建命令行工具链接

---

问题 2：模型下载失败或很慢

原因： 网络连接问题或磁盘空间不足

解决方案：

1. 检查网络连接

   ping ollama.com

2. 检查磁盘空间

   df -h

3. 使用代理（如需要）

   export HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
   export HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080

4. 重试下载

   ollama pull <model-name>

---

问题 3：GPU 加速未启用

原因： 权限或环境变量配置问题

解决方案：

1. 检查 Metal 支持（Apple Silicon）

   system_profiler SPDisplaysDataType

2. 设置环境变量

   export OLLAMA_NUM_GPU=1

3. 重启 Ollama 服务

   • 退出 Ollama.app 并重新启动

---

问题 4：内存不足

原因： 模型太大，系统内存不够

解决方案：

1. 选择较小的模型

   • 使用量化版本（如 llama3.2:3b 而不是 llama3.2:70b）

2. 关闭其他应用

   • 释放系统内存

3. 使用 CPU 模式

   export OLLAMA_NUM_GPU=0

---

问题 5：查看日志文件

日志位置：

日志类型	路径
服务器日志	~/.ollama/logs/server.log
应用日志	~/Library/Logs/Ollama/app.log

查看日志：

tail -f ~/.ollama/logs/server.log

---

卸载方法

完整卸载步骤

步骤	操作	命令/路径
1. 退出应用	完全退出 Ollama.app	在菜单栏点击 Ollama > 退出
2. 删除应用	删除应用程序	sudo rm -rf /Applications/Ollama.app
3. 删除命令行工具	删除符号链接	sudo rm /usr/local/bin/ollama
4. 删除配置和模型	删除用户数据	rm -rf ~/.ollama
5. 删除缓存	清理缓存文件	rm -rf ~/Library/Caches/Ollama
6. 删除应用支持文件	清理应用数据	rm -rf ~/Library/Application\ Support/Ollama
7. 删除日志	清理日志文件	rm -rf ~/Library/Logs/Ollama

一键卸载脚本

#!/bin/bash
# 完全卸载 Ollama

echo "正在卸载 Ollama..."

# 退出应用
killall Ollama 2>/dev/null

# 删除应用
sudo rm -rf /Applications/Ollama.app

# 删除命令行工具
sudo rm -f /usr/local/bin/ollama

# 删除用户数据
rm -rf ~/.ollama

# 删除缓存和支持文件
rm -rf ~/Library/Caches/Ollama
rm -rf ~/Library/Application\ Support/Ollama
rm -rf ~/Library/Logs/Ollama

echo "Ollama 已完全卸载！"

使用方法：

chmod +x uninstall_ollama.sh
./uninstall_ollama.sh

---

进阶配置

1. 配置环境变量

创建或编辑 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile：

# Ollama 配置
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434  # 允许远程访问
export OLLAMA_NUM_GPU=1           # GPU 数量
export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2 # 最大加载模型数

2. 设置模型存储位置

export OLLAMA_MODELS=/path/to/your/models

3. 配置代理

export HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
export HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080

---

性能优化建议

优化项	建议	说明
模型选择	根据任务选择合适大小的模型	小任务用 3B/7B，大任务用 13B/70B
内存管理	确保足够可用内存	模型大小约为参数量的 2 倍（GB）
GPU 加速	Apple Silicon 启用 Metal	显著提升推理速度
并发控制	限制同时运行的模型数	避免内存溢出
存储优化	使用 SSD 存储模型	加快模型加载速度

---

常用命令速查表

命令	说明	示例
ollama --version	查看版本	ollama --version
ollama list	列出已安装模型	ollama list
ollama pull <model>	下载模型	ollama pull llama3.2
ollama run <model>	运行模型	ollama run llama3.2
ollama show <model>	显示模型信息	ollama show llama3.2
ollama rm <model>	删除模型	ollama rm llama3.2
ollama serve	启动服务	ollama serve
ollama ps	查看运行中的模型	ollama ps

---

相关资源

• 官方网站： https://ollama.com
• GitHub 仓库： https://github.com/ollama/ollama
• 文档： https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/README.md
• 模型库： https://ollama.com/library

---

总结

Ollama 是在 Mac 上运行本地大语言模型的优秀工具。通过本教程，你应该能够：

✅ 成功安装 Ollama

✅ 下载和运行各种模型

✅ 解决常见问题

✅ 优化性能配置

如有其他问题，请参考官方文档或社区支持。

---

最后更新： 2024年

http://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b

本地安装好了

点击启动，点击命令行，输入

生成文章歌词和口播文案等

1、各媒体平台的文章

文章发布平台：小红书

我是一个没什么文章写作经验的小白，也不太懂什么样的文章是有价值且吸引用户的。

现在我想写一篇关于"35岁失业该怎么办"的文章，要求文章风格和写作格式符合发布平台的常规模式。

文章想达到的目标效果是吸引用户点击阅读，并产生评论。

请你直接生成整个文章，包括各章节中的具体内容，以便我可以使用该文章直接发布。

请你在生成后再自我检查润色两遍。

2、生成诗歌

我想写一首抒情诗，表达自己对一个人的想念，并且希望对方能过得很快乐幸福。

诗歌中应该包含星空、大海、蓝天这些元素。

我不懂写作，不懂诗歌，因此需要你帮我写一篇完整的诗歌，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

3、生成歌词

我想写一首抒情诗，表达自己对一个人的想念，并且希望对方能过得很快乐幸福。

诗歌中应该包含星空、大海、蓝天这些元素。

我不懂写作，不懂诗歌，因此需要你帮我写一篇完整的诗歌，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

4、生成故事

我有一个5岁的男孩儿。

我想为他写一篇适合他这个年纪的童话故事，字数在500字左右。

故事中应该包含一些适合孩子的可爱的形象。

故事的寓意应该是教给孩子如何面对成长中的挫折。

请你帮我写一篇完整的故事，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

5、生成短视频口播文案

如果没有选题的话可以让deepseek先提供一些短视频的选题，然后我们选择一个并让其生成对应文案。

有选题的可以直接让他生成口播文案。

我是一名抖音短视频的口播博主，不太懂口播文案的写作。

我想生成一篇关于"35岁失业该怎么办"的口播文案，预计口播时间为3-5分钟。

要求口播文案能在前5秒内尽量留住用户观看，并在后续的口播内容中使用户产生互动意愿。

请你帮我写一篇完整的文案，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

6、生成广告分镜脚本

我没有任何分镜脚本的经验。

现在我想生成一个"口红"的广告分镜脚本，预计视频时长为30秒。

要求镜头有很强的视觉冲击力，能突出产品。

请你帮我写一篇完整的分镜脚本，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

协助背单词和生成搞怪文字

1、协助背单词

我有一些单词总是记不住，包括：plight，dilemma，mock，skeptical，sensational，amend

请你用这些单词生成一篇小故事，方便我记忆单词。

要求故事字数在100以内，并且生成的内容要有中英文对照翻译，最好是一句英文一句英文这样的排列方式。

请你帮我写一篇完整的小故事，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

2、生成搞怪文字

文字风格：俏皮可爱

我想吐槽"孩子不爱学习"这件事儿，请你根据文字风格写一篇100字左右的吐槽文案。

请你帮我生成完整的文案，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

文字风格：病怏怏

我想吐槽"孩子不爱学习"这件事儿，请你根据文字风格写一篇100字左右的吐槽文案。

请你帮我生成完整的文案，能让我直接使用。

请你在写作后再自己检查和润色两遍。

生成图表

1、生成思维导图

我最近在读《穷爸爸富爸爸》，请你以markdown格式帮我整理出该书的重点内容，因为最终想将其变成思维导图，因此请注意内容的层级关系。

请在生成内容后检查两次。

2、生成mermaid图表

mermaid可以支持如下图表：

流程图、序列图

mermaid在线编辑器

https://mermaid.live/edit

提示词：

我正在做小程序微信支付的接入工作，请你以mermaid格式帮我生成小程序接入微信支付的时序图。 请在生成后检查两遍。

AI算命

模拟对话&情感陪伴

现在我需要你扮演我的女朋友，一个温柔可爱，偶尔有些小调皮的25岁女孩儿。你对我很关心，也很依赖我。对话中请不要加括号和动作。 生成对话后，请再检查两遍，一定不要加括号那种动作，看起来就不像是在跟真人聊天了。

本地使用时的提示词：

咱俩进行一场多轮的模拟对话吧，你假装是我女朋友，跟我一句一句的聊

搭建vscode+cline开发环境&开发环境搭建指南

目录

• [什么是 Cline](#什么是 Cline)
• 系统要求
• 安装步骤
• 配置与激活
• [Git Checkpoints 设置](#Git Checkpoints 设置)
• 使用技巧
• 常见问题

---

什么是 Cline

Cline 是一款强大的 AI 编程助手，集成在 VS Code 中，可以帮助你：

• 🤖 AI 代码生成和补全
• 🐛 代码调试和错误修复
• 📝 代码注释和文档生成
• 🔍 代码重构和优化
• 💡 智能代码建议

---

系统要求

项目	要求
操作系统	macOS 10.15（Catalina）或更新版本
编辑器	VS Code 1.70+ 或 Cursor
网络	能访问外网，VS Code 插件市场可用
Git（可选）	用于 Checkpoints 功能

---

安装步骤

步骤 1：安装 VS Code

如果还没有安装 VS Code：

1. 下载 VS Code

   • 访问官网：https://code.visualstudio.com/
   • 下载 macOS 版本
   • 将 Visual Studio Code.app 拖到 Applications 文件夹

2. 验证安装

   code --version

步骤 2：安装 Cline 扩展

方法一：通过扩展市场安装（推荐）

1. 打开扩展视图

   • 按 Command (⌘) + Shift + X
   • 或点击左侧活动栏的 Extensions 图标

2. 搜索 Cline

   • 在搜索框中输入 Cline
   • 或搜索 Cline AI

3. 安装扩展

   • 找到 Cline 插件（作者：Cline）
   • 点击 Install（安装）按钮
   • 等待安装完成

4. 允许扩展运行

   • 如果出现"运行扩展可能不受信任"的提示
   • 点击 Allow（允许）

方法二：通过命令行安装

code --install-extension cline.cline

步骤 3：验证安装

安装完成后，你应该能看到：

• ✅ 左侧活动栏出现 Cline 图标
• ✅ 扩展列表中显示 Cline 已安装
• ✅ 可以打开 Cline 界面

如果看不到图标：

• 完全退出 VS Code（⌘ + Q），然后重启
• 检查扩展是否已启用

---

配置与激活

1. 注册 Cline 账号

1. 访问 Cline 官网

   • 打开：https://cline.bot/
   • 点击 Sign Up 注册账号

2. 创建账号

   • 使用邮箱注册
   • 设置密码
   • 完成邮箱验证

2. 登录激活

1. 打开 Cline 界面

   • 点击左侧活动栏的 Cline 图标
   • 或按 Command + Shift + P，输入 Cline: Open

2. 登录账号

   • 在 Cline 界面点击 Sign In
   • 会自动打开浏览器进行认证
   • 登录成功后会自动返回 VS Code

3. 验证激活

   • 登录后，Cline 界面会显示你的账号信息
   • 可以开始使用 AI 功能

---

Git Checkpoints 设置

Checkpoints 功能可以让你：

• 📸 保存代码快照
• ⏪ 回滚到之前的版本
• 🔄 查看代码变更历史

安装 Git（如果还没有）

方法一：使用 Homebrew（推荐）

# 检查是否已安装 Git
git --version

# 如果未安装，使用 Homebrew 安装
brew install git

方法二：下载安装包

1. 访问：https://git-scm.com/download/mac
2. 下载 macOS 安装包
3. 按照提示安装

配置 Git Checkpoints

1. 重启 VS Code

   • 安装 Git 后，完全退出 VS Code（⌘ + Q）
   • 重新打开 VS Code

2. 验证 Git

   • Cline 会自动检测 Git
   • Checkpoints 功能会自动启用

3. 使用 Checkpoints

   • 在 Cline 界面可以创建代码快照
   • 可以随时回滚到之前的版本

---

使用技巧

1. 基本使用

代码生成

在 Cline 聊天框中输入：
"帮我写一个 Python 函数，计算斐波那契数列"

代码调试

上传错误截图或粘贴错误信息：
"这段代码报错了，帮我修复一下"

代码重构

选中代码，在 Cline 中提问：
"帮我优化这段代码，提高性能"

2. Plan Mode（规划模式）

用途： 帮助整理思路，结构化任务

使用方法：

1. 在 Cline 中输入你的项目需求
2. 选择 Plan Mode
3. Cline 会帮你规划实现步骤
4. 按照计划逐步实现

3. 模型选择

Cline 支持多个 AI 模型，根据任务选择合适的模型：

任务类型	推荐模型
代码生成	GPT-4 / Claude
代码调试	GPT-4
代码注释	GPT-3.5
简单问答	GPT-3.5

4. 最佳实践

✅ 提供清晰的上下文

• 说明你在做什么项目
• 提供相关的代码文件
• 描述期望的结果

✅ 使用截图

• 遇到错误时，截图上传给 Cline
• 说明你想做什么，当前行为是怎样的

✅ 分步骤提问

• 复杂任务分解成小步骤
• 逐步实现，逐步验证

✅ 利用 Checkpoints

• 重要节点创建快照
• 出错时可以快速回滚

---

常见问题

问题 1：找不到 Cline 插件

可能原因：

• VS Code 版本太旧
• 在错误的标签页搜索（应该在 Marketplace，不是 Installed）

解决方法：

1. 更新 VS Code 到最新版本
2. 确保在 Marketplace 标签下搜索
3. 尝试搜索 "Cline AI"
4. 检查网络连接

问题 2：插件安装后看不到图标

解决方法：

1. 完全退出 VS Code（⌘ + Q），然后重启
2. 检查扩展是否已启用：
   • 打开扩展视图
   • 找到 Cline，确认状态是 "Enabled"
3. 查看菜单：View → Tool Windows，检查是否有 Cline 选项

问题 3：无法登录或激活失败

解决方法：

1. 检查网络连接
2. 清除浏览器缓存，重新登录
3. 检查 VS Code 是否允许打开外部链接
4. 尝试在浏览器中手动登录 Cline 官网

问题 4：Git Checkpoints 不工作

解决方法：

1. 确认 Git 已正确安装：

   git --version

2. 确认 Git 在系统 PATH 中：

   which git

3. 重启 VS Code

4. 检查 VS Code 终端中是否有 Git 相关错误

问题 5：AI 响应慢或不响应

解决方法：

1. 检查网络连接
2. 检查 Cline 账号是否正常
3. 尝试切换不同的 AI 模型
4. 检查 VS Code 控制台是否有错误信息：
   • View → Output
   • 选择 "Cline" 查看日志

问题 6：代码生成质量不满意

解决方法：

1. 提供更多上下文

   • 说明项目背景
   • 提供相关代码文件
   • 描述具体需求

2. 使用 Plan Mode

   • 先规划，再实现
   • 分步骤执行

3. 迭代优化

   • 先让 Cline 生成基础代码
   • 再逐步优化和调整

---

快捷键参考

功能	快捷键
打开扩展视图	⌘ + Shift + X
打开命令面板	⌘ + Shift + P
打开 Cline	⌘ + Shift + P → 输入 "Cline"
切换侧边栏	⌘ + B

---

相关资源

• Cline 官网： https://cline.bot/
• Cline 文档： https://docs.cline.bot/
• GitHub： https://github.com/cline/cline
• VS Code 官网： https://code.visualstudio.com/

---

总结

✅ 安装完成检查清单：

• VS Code 已安装并更新到最新版本
• Cline 扩展已安装并启用
• Cline 账号已注册并登录
• Git 已安装（如需要 Checkpoints 功能）
• 可以正常使用 Cline 的 AI 功能

现在你已经成功搭建了 VS Code + Cline 开发环境！

开始享受 AI 辅助编程的便利吧！🚀

---

安装完之后是这个

配置 OpenAl Compatible

选择模型 &登录 https://cloud.siliconflow.cn/me/models

参考文章 ：

https://docs.siliconflow.cn/en/userguide/quickstart

获取api key :https://cloud.siliconflow.cn/me/account/ak

生成网站（企业官网）

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>专业企业官网</title>
    <link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
    <header>
        <div class="container">
            <h1>企业名称</h1>
            <nav>
                <ul>
                    <li><a href="#home">首页</a></li>
                    <li><a href="#services">服务</a></li>
                    <li><a href="#about">关于我们</a></li>
                    <li><a href="#contact">联系我们</a></li>
                </ul>
            </nav>
        </div>
    </header>

    <section id="hero">
        <div class="container">
            <h2>专业的解决方案</h2>
            <p>为您提供卓越的服务和创新的产品</p>
            <a href="#contact" class="btn">立即咨询</a>
        </div>
    </section>

    <section id="services">
        <div class="container">
            <h2>我们的服务</h2>
            <div class="services-grid">
                <div class="service">
                    <h3>服务一</h3>
                    <p>专业领域解决方案描述</p>
                </div>
                <div class="service">
                    <h3>服务二</h3>
                    <p>行业领先的技术实施</p>
                </div>
                <div class="service">
                    <h3>服务三</h3>
                    <p>定制化业务咨询服务</p>
                </div>
            </div>
        </div>
    </section>

    <footer>
        <div class="container">
            <p>&copy; 2023 企业名称. 保留所有权利.</p>
        </div>
    </footer>
</body>
</html>


.... 

生成网页版贪吃蛇游戏

生成内容

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>经典贪吃蛇游戏</title>
    <style>
        body {
            display: flex;
            flex-direction: column;
            align-items: center;
            background-color: #2c3e50;
            font-family: Arial, sans-serif;
        }

        #gameCanvas {
            border: 3px solid #34495e;
            border-radius: 5px;
            background-color: #ecf0f1;
        }

        #score {
            color: #fff;
            font-size: 2em;
            margin: 20px 0;
        }

        .instructions {
            color: #bdc3c7;
            margin-top: 20px;
            text-align: center;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div id="score">得分: 0</div>
    <canvas id="gameCanvas" width="400" height="400"></canvas>
    <div class="instructions">
        <p>使用方向键控制蛇的移动</p>
        <p>↑ → ↓ ←</p>
    </div>

    <script>
        const canvas = document.getElementById('gameCanvas');
        const ctx = canvas.getContext('2d');
        const scoreElement = document.getElementById('score');
        
        const gridSize = 20;
        const tileCount = canvas.width / gridSize;
        
        let snake = [
            { x: 10, y: 10 }
        ];
        let food = { x: 15, y: 15 };
        let dx = 0;
        let dy = 0;
        let score = 0;
        let gameSpeed = 100;
        
        // 方向控制
        document.addEventListener('keydown', changeDirection);
        
        function changeDirection(event) {
            const LEFT_KEY = 37;
            const RIGHT_KEY = 39;
            const UP_KEY = 38;
            const DOWN_KEY = 40;
            
            const keyPressed = event.keyCode;
            const goingUp = dy === -1;
            const goingDown = dy === 1;
            const goingRight = dx === 1;
            const goingLeft = dx === -1;

            if (keyPressed === LEFT_KEY && !goingRight) {
                dx = -1;
                dy = 0;
            }
            if (keyPressed === UP_KEY && !goingDown) {
                dx = 0;
                dy = -1;
            }
            if (keyPressed === RIGHT_KEY && !goingLeft) {
                dx = 1;
                dy = 0;
            }
            if (keyPressed === DOWN_KEY && !goingUp) {
                dx = 0;
                dy = 1;
            }
        }

        function drawGame() {
            // 移动蛇
            const head = { x: snake[0].x + dx, y: snake[0].y + dy };
            snake.unshift(head);

            // 检查是否吃到食物
            if (head.x === food.x && head.y === food.y) {
                score += 10;
                scoreElement.innerHTML = `得分: ${score}`;
                generateFood();
                gameSpeed = Math.max(50, gameSpeed - 2);
            } else {
                snake.pop();
            }

            // 清空画布
            ctx.fillStyle = '#ecf0f1';
            ctx.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

            // 绘制蛇
            ctx.fillStyle = '#2ecc71';
            snake.forEach((segment, index) => {
                ctx.fillRect(segment.x * gridSize, segment.y * gridSize, 
                            gridSize - 2, gridSize - 2);
            });

            // 绘制食物
            ctx.fillStyle = '#e74c3c';
            ctx.fillRect(food.x * gridSize, food.y * gridSize, 
                        gridSize - 2, gridSize - 2);

            // 碰撞检测
            if (isCollision()) {
                alert('游戏结束！得分: ' + score);
                resetGame();
            }
        }

        function generateFood() {
            food.x = Math.floor(Math.random() * tileCount);
            food.y = Math.floor(Math.random() * tileCount);
            // 检查食物是否生成在蛇身上
            if (snake.some(segment => segment.x === food.x && segment.y === food.y)) {
                generateFood();
            }
        }

        function isCollision() {
            const head = snake[0];
            return head.x < 0 || head.x >= tileCount || 
                   head.y < 0 || head.y >= tileCount ||
                   snake.slice(1).some(segment => 
                       segment.x === head.x && segment.y === head.y);
        }

        function resetGame() {
            snake = [{ x: 10, y: 10 }];
            dx = 0;
            dy = 0;
            score = 0;
            gameSpeed = 100;
            scoreElement.innerHTML = '得分: 0';
            generateFood();
        }

        // 启动游戏循环
        setInterval(drawGame, gameSpeed);
        generateFood();
    </script>
</body>
</html>