Mac 安装 Ollama 部署 DeepSeek 模型

随着本地大模型（LLM）在写作、问答、代码辅助等任务中越来越普及，将模型部署到本地成为很多开发者和内容创作者的需求。本文记录了我本地安装 Ollama 并部署 DeepSeek 模型的过程。

一、Ollama 与 DeepSeek 模型

Ollama：一款轻量、适配本地 LLM 的模型管理与推理工具，一键启动主流开源模型。

DeepSeek模型选择请根据自己的配置和需求选择合适的模型。"b" 是英文单词 "Billion"（十亿）的缩写，7b指的就是70亿个参数。

关于 Ollama 和 DeepSeek模型的更多介绍，我这里就不多赘述了。

二、安装 Ollama

推荐使用 Homebrew 安装 Ollama，因为这种方式易于管理、升级和卸载。

1. 安装 Homebrew

打开终端 (Terminal)：

bash 复制代码

brew --version

如果显示版本号说明已安装；否则执行：

bash 复制代码

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

2. 安装 Ollama

bash 复制代码

brew install ollama

安装完成后验证：

bash 复制代码

ollama --version

成功输出版本说明安装成功。

三、设置 Ollama 后台启动

为了方便后续调用和集成，建议将 Ollama 作为后台服务启动。

1) 启动 Ollama 服务

bash 复制代码

brew services start ollama

查看运行状态：

bash 复制代码

brew services list

默认 Ollama 服务监听地址是：

bash 复制代码

http://localhost:11434

四、下载 DeepSeek 模型

我这里选择的是8b模型。在终端执行：

bash 复制代码

ollama run deepseek-r1:8b

该命令将下载 DeepSeek-8B 模型并运行。

如果觉得模型响应慢，可以选择更轻量的 7B 模型。

bash 复制代码

ollama run deepseek-r1:7b

进入到模型交互界面

下载完成后可以执行：

bash 复制代码

ollama list

查看已下载的模型

五、命令行交互

在命令行界面进行对话：

测试一下代码编写：

六、使用 Cherry Studio 交互

如果你更喜欢图形化交互，推荐使用 Cherry Studio 。Cherry Studio 本身不运行模型，它只是一个客户端。

真实结构是：

bash 复制代码

Cherry Studio  →  Ollama（本地服务） →  DeepSeek 模型

只要 Cherry Studio 能连上 Ollama 的 11434 端口，就一定能用。

1. 确认 Ollama 正在运行

在终端执行：

bash 复制代码

brew services list

如果你看到类似：

复制代码

ollama started

说明已经是后台服务 ✅

如果没有，启动它：

bash 复制代码

brew services start ollama

比如我这里就没有启动，因为之前使用的是前台启动。

然后验证 Ollama 是否可访问

bash 复制代码

curl http://localhost:11434

2. 配置 Cherry Studio

打开 Cherry Studio → 设置界面 → 模型服务 → ollama：可以看到url默认是 http://localhost:11434。

并且在管理中可以看到我们本地的 deepseek-r1:8b 模型

添加成功

然后就可以在对话框处选择本地的模型了。

七、ollama常用命令

1、查看已下载模型：

bash 复制代码

ollama list

2、删除模型：

bash 复制代码

ollama rm deepseek-r1:8b

总结

通过本文你已经完成：

使用 Homebrew 安装 Ollama
配置并启动 Ollama 服务
下载并部署 DeepSeek-8B 模型
与 Cherry Studio 集成并通过 UI 调用

在本地部署模型不仅保护了隐私、提高了响应速度，还能摆脱对公网 API 的依赖，适合在本地的写作、问答和技术辅助任务。