本地部署DeepSeek-R1大模型详细教程（桌面客户端美观UI）

本地部署DeepSeek-R1大模型详细教程（桌面客户端美观UI）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/jxjdhdnd/article/details/145868480

本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-R1大模型，让你的电脑也能成为一个强大的AI工作站。从安装Ollama到测试模型效果，再到使用客户端工具AnythingLLM，本文将手把手带你完成所有步骤。

一、准备工作

在正式开始之前，你需要准备以下内容：

1. 一台配置还不错的电脑（建议至少有独立显卡，内存16GB以上，显存越高越好，没有独立显卡也没关系）。
2. 稳定的网络环境（下载模型文件时很重要）。
3. 一点点耐心，毕竟我们要部署的是大模型，可能会花点时间。

二、安装Ollama

我们使用的软件是Ollama，它是一个非常方便的本地大模型运行工具。

1. 下载Ollama

• 官网地址：Download Ollama on macOS
• 打开官网后，根据你的操作系统选择对应的版本进行下载（Windows、Mac、Linux都支持）。

2. 安装Ollama

• 下载完成后，双击安装包进行安装。
• 安装过程非常简单，一路点击“下一步”即可。
• 默认情况下，Ollama会安装到C盘，建议不要修改安装路径，直接按默认设置安装。

3. 检查安装是否成功

• 打开命令行（Windows用户可以按Win + R，输入cmd，然后回车）。
• 输入以下命令，检查Ollama是否成功安装：

  ollama -v
  

• 如果显示版本号，说明安装成功！

三、拉取大模型（DeepSeek）

接下来，我们需要通过Ollama下载DeepSeek模型。这一步需要用到命令行，别担心，我会一步步教你操作。

1. 打开命令行

• 同样，按Win + R，输入cmd，然后回车。

2. 下载模型

以下是不同版本模型的下载命令，你可以根据自己的需求选择合适的版本：

• 1.5B Qwen DeepSeek R1

  ollama run deepseek-r1:1.5b
  

• 7B Qwen DeepSeek R1

  ollama run deepseek-r1:7b
  

• 8B Llama DeepSeek R1

  ollama run deepseek-r1:8b
  

• 14B Qwen DeepSeek R1

  ollama run deepseek-r1:14b
  

• 32B Qwen DeepSeek R1

  ollama run deepseek-r1:32b
  

• 70B Llama DeepSeek R1

  ollama run deepseek-r1:70b
  

3. 测试下载

• 为了测试效果，建议先下载一个较小的模型，比如1.5B或7B（我选择的7B测试1.5不行）。
• 下载过程中如果网速过慢，可以按CTRL + C中断，然后重新运行命令。

4. 等待下载完成

• 下载完成后，模型会自动安装到本地。
• 安装完成后，你可以通过命令行直接提问，测试模型的效果！

四、测试模型效果

下载完成后，我们来测试一下模型是否正常运行。

2. 注意事项

• 如果使用的是较大的模型（比如32B或70B），可能会占用大量的GPU和CPU资源，建议根据电脑配置选择合适的模型。

五、安装客户端工具（AnythingLLM）

虽然命令行可以用来提问，但操作起来并不方便。为了更好的使用体验，我们可以安装一个客户端工具AnythingLLM。

1. 下载AnythingLLM

• 官网地址：Download AnythingLLM for Desktop
• 下载完成后，双击安装包进行安装。

2. 配置Ollama模型

• 打开AnythingLLM，进入设置页面。
• 选择本地Ollama模型方式，软件会自动识别你之前下载的DeepSeek模型。

安装完成之后打开软件 找到设置 选择本地Ollama模型方式
他会自动识别本地Ollama下载的大模型

3. 创建工作区

• 回到主界面，随便起一个名字创建工作区。
• 这样就可以开始提问啦！界面和互联网的聊天软件差不多，使用体验非常流畅。

（请合理的选择大模型的参数，防止电脑带不动的情况 出现卡死宕机）

检测AI回答效果

支持问题询问 链接上传 图片上传 无限次数上传文档 和图片！

推理性问题

• 例如：“如果今天是星期一，五天后是星期几？”
• 这类问题可以测试AI的逻辑推理能力。

DeepSeek回答：

嗯，今天是星期一，那五天后会是星期几呢？让我仔细想想。首先，一周有七天，所以从星期一开始数起：星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、星期六、星期日。现在，如果今天是星期一，那么过一天就是星期二，再过一天就是星期三，依此类推。
那问题来了，我要计算的是五天后是星期几。首先，我需要明确“今天”指的是哪一天。假设今天是星期一，那么接下来的每一天分别是：
星期二（明天）
星期三（后天）
星期四
星期五
星期六
所以，从星期一开始数五天，第五天就是星期六。因此，五天后的那一天应该是星期六。
不过，为了确保我没有搞错，我可以使用另一种方法来验证。比如，可以用模运算来计算：用当前的星期几加上要过去的天数，然后对7取余数。例如：
今天是星期一（1），五天后就是1 + 5 = 6。因为一周有七天，所以6 mod 7 = 6，对应的是星期六。
这样看来，无论是通过直接数数还是使用模运算的方法，得出的结果都是星期六。
如果今天是星期一，那么五天后是星期六。

解释性问题

• 例如：“请解释一下相对论的基本概念。”
• 这类问题可以评估AI的解释能力和深度。

DeepSeek回答：

好的，现在我要回答用户的问题，用户之前问了一个关于星期几的问题，并得到了正确的答案。接下来，用户又发来一个请求，要求我解释性地回答问题，举个例子来说“请解释一下相对论的基本概念。”。
首先，我需要理解用户当前的需求是什么。看起来用户对相对论这个概念不太熟悉，想要一个简明扼要的解释，可能用于学习或兴趣了解。用户希望得到一个清晰、直观的例子来帮助理解相对论。
接下来，我要回忆相对论的相关知识。相对论主要包括狭义相对论和广义相对论。狭义相对论由爱因斯坦在1905年提出，主要讨论了惯性参考系中的现象，特别是光速不变原理和时间膨胀效应。而广义相对论则是关于引力的理论，它指出引力是时空曲率的表现。
为了使解释更易懂，我可以选择一个具体的例子来说明相对论的基本概念。例如，时间膨胀是一个重要的狭义相对论现象，可以举一个火车与闪电同时到达两个点的故事。通过这个故事，可以形象地展示在高速运动的参考系中，同一事件的时间测量会发生差异。
此外，我还需要确保语言简洁明了，避免使用过于专业的术语或复杂的数学公式。这样可以让不同背景的用户都能理解。
最后，总结一下，我的回答应该包括相对论的两个主要部分，并通过一个具体的例子来解释时间膨胀这一概念，以帮助用户更好地理解相对论的基本思想。
当然可以！相对论是爱因斯坦提出的一套描述宇宙运动和引力的理论。它主要包括狭义相对论和广义相对论两部分。
举个例子：假设有一列火车以接近光速的速度运行，当火车上的乘客看到闪电同时击中火车头和尾部时，地面上的人可能会觉得这两件事并不同时发生（因为火车在移动）。这是因为相对于火车来说，光是同步传播的，但相对于地面，由于火车速度极快，时间会有一点差异。这种现象说明时间和空间并不是绝对的，而是相对的，具体取决于观察者的运动状态。
这样的例子可以帮助理解相对论中的一些基本概念，如时间膨胀、长度收缩和相对性原理等。

等等 具体的使用看你自己

这样你就成功的把DeepSeek部署到本地电脑啦

六、上传本地知识库

如果你有自己的文档或者资料，可以将它们上传到模型中，方便模型回答与你的资料相关的问题。

1. 上传文档

• 在客户端中找到“知识库”功能。
• 点击上传，将本地的文档（如PDF、Word）上传到知识库中。

然后上传本地的文档

2. 保存知识库

• 上传完成后，记得点击保存。
• 这样模型就可以根据你的知识库内容进行回答了！

七、总结与建议

到这里，你已经成功完成了DeepSeek模型的本地部署！以下是一些小建议：

1. 合理选择模型参数：如果你的电脑配置一般，建议使用较小的模型（比如7B或8B），避免出现卡死或宕机的情况。
2. 定期清理缓存：大模型会占用较多的存储空间，建议定期清理不需要的模型文件。
3. 多测试多尝试：通过不断测试不同类型的问题，熟悉模型的能力和限制。

希望这篇教程对你有帮助！如果有任何问题，欢迎留言讨论~