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本地化部署DeepSeek-R1

news 2026/2/10 1:42:42

本文环境搭建均基于免费工具，感谢开源。

一、下载工具并安装

1. Ollama：最新版本 0.5.7

官网在这里 

https://ollama.com/download

但是下载太慢，得换个思路

https://sourceforge.net/projects/ollama.mirror/

2.Chatbox

https://chatboxai.app/zh

二、安装配置Ollama

安装一路next，默认是装到C盘

（1）如果C盘空间吃紧，需要新建环境变量OLLAMA_MODELS

windows下更改模型默认下载路径：默认路径在C:Users<username>.ollama/models模型一般占用都比较大，换到其他盘去高级系统设置-环境变量-新建OLLAMA_MODELS，重启Ollama生效。

注：已经下载的模型文件直接搬到新的路径下就可以使用，不需要再下载。

文件在models/blobs中

（2）在Ollama主页下载DeepSeek模型

deepseek-r1

根据自己的硬件设备选择不同的版本下载

我的是t490s的本子，没有独显，试了下14b勉强可以跑。

ollama pull deepseek-r1:14b

（3）配置环境变量 OLLAMA_HOST、OLLAMA_ORIGINS

默认情况下，Ollama服务仅在本地运行，不对外提供服务。

如果要提供对外服务，需要新增两个环境变量

保存设置，重启Ollama服务。

小结下Ollama环境变量的作用：

三、安装配置Chatbox

1. 一路next，安装完成。

2.配置：

（1）选择“模型”-“Ollama API”-“deepseek-r1:14b”

选择“显示”-“语言”-“简体中文”。

注： 如果“模型”下拉菜单为空，重启Ollama服务，重新打开Chatbox再试一下。

四、本地运行

本地化运行因为硬件比较拉跨，速度有点慢，其他体验完美。

DeepSeek确实对中文的理解更深更细腻，推荐大家使用。

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