为什么要在本地运行？
在本地运行 AI 模型具有以下优势：
隐私：你的数据保留在你的机器上 — — 不存在共享敏感信息的风险；
成本： DeepSeek R1 可免费使用，无需订阅费或使用费；
控制：无需外部依赖即可进行微调和实验。
安装步骤
步骤1、安装Ollama
为了在本地运行 DeepSeek R1，我们将使用Ollama，这是一种专门为用户在自己的电脑上运行 AI 模型而设计的工具。
Ollama官网：https://ollama.com/download
步骤二、拉取 DeepSeek R1 模型
Ollama 支持 DeepSeek R1 的多个版本。模型越大越智能，但所需的 GPU 也越大。
具体有以下版本：
1.5B（最小）
8B
14B
32B
70B（最大、最智能）
运行 1.5B或者7B 模型
首先，打开你的终端：
▪️MAC使用 command + space（空格），输入terminal 打开终端；
▪️WIN使用Win + R，在运行对话框中输入“cmd”；或者Win + X，选择“Windows PowerShell”或“命令提示符”来打开终端窗口。
运行以下指令：ollama run deepseek-r1:1.5b
如果报错，可以使用以下指令：ollama run deepseek-r1
使用以上任何指令后，系统会自动下载。
下载速度，看网速，我的网速不好，等了20分钟左右。
完成下载后，模型即可运行。
步骤 3、安装聊天框
上面不住完成，说明你已经在自己电脑部署好了DeepSeek，可以通过终端与 DeepSeek R1 进行交互，但如果想要一个更流畅的交互体验，可以使用 GUI。
一般使用Chatbox与本地模型集成，这是一个免费且注重隐私的桌面客户端。
下载 Chatbox，官网：https://chatboxai.app/en# （有中文版）
安装完成后，在选择配置API模型那里选择“Ollama API”；（图1）
将 API 主机设置为：http://127.0.0.1:11434（图二）
选择 DeepSeek R1 作为活动模型
保存
完成后就是这样：
到这里就部署成功了，你可以根据自己的需求训练DeepSeek，将DeepSeek训练成自己的私有资料库。演示
可以试试DeepSeek能力，比如让他用Python写一个吃豆人的游戏代码；
Prompt: Make a Pac-Man game in Python.
你会得到这样的输出：
以上就是今天全部教程，无论你是 AI 爱好者、开发者，还是只是对本地 AI 感到好奇，都可以尝试一下 DeepSeek R1。
借助 Ollama 和 Chatbox 等工具，设置非常简单，而且效果也非常不错。
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