【实战教程】离线运行DeepSeek：Ollama与Chatbox的完美组合

【实战教程】离线运行DeepSeek：Ollama与Chatbox的完美组合

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https://m.blog.csdn.net/2401_86731675/article/details/145738978

【实战教程】离线运行DeepSeek：Ollama与Chatbox的完美组合

简介：介绍如何离线运行DeepSeek，这是一个结合了Ollama和Chatbox的完美组合。通过实战教程，读者将了解如何利用这两个工具实现更高效的数据分析和信息检索。文章将指导读者如何正确配置和运行DeepSeek，以及如何将Ollama和Chatbox无缝集成，实现更强大的功能和用户体验。

目录：

1. 概述
2. 准备工作
3. 步骤一：安装Ollama
4. 步骤二：下载deepseek-r1模型
5. 步骤三：安装Chatbox
6. 步骤四：整合Ollama和Chatbox
7. 测试：使用Python调用API
8. 结语

1. 概述
在本实战教程中，我们将探讨如何利用DeepSeek工具，结合Ollama和Chatbox，实现离线运行的完美组合。通过这个组合，您将能够在离线环境中更高效地进行数据分析和模型训练。

2. 准备工作
在开始之前，您需要确保已经下载并安装了DeepSeek、Ollama和Chatbox工具，并且具备基本的命令行操作知识。

3. 步骤一：安装Ollama（本文以Windows操作系统为例）
进入官网下载--下载链接（点击跳转），下载完根据提醒安装即可

4. 步骤二：下载deepseek-r1模型
打开Ollama官网，选择上方Models
选择deepseek-r1模型
根据自身电脑配置选择模型版本，这里以1.5b为例
选择之后可以看到对应的安装命令
打开命令行进行模型安装（注意安装路径默认在C盘，需要安装在其他盘的小伙伴可以创建系统环境变量OLLAMA_MODELS，创建完记得重启电脑，否则安装目录依旧在C盘）

5. 步骤三：安装Chatbox
可以到网上进行下载，或者评论区找我要，安装步骤也是相对简单，这里不做过多赘述

6. 步骤四：整合Ollama和Chatbox
按以下示例图的顺序操作即可

7. 测试： 使用Python调用API
更多请参考Ollama官网的API文档

8. 结语
通过本文的分析，相信您可以在本地部署属于自己的deepseek-r1模型了，再也不用苦于访问云模型时候的网络烦恼，同时也使得数据的安全性更加得以保障！