一、火到各行各业

最近有一个传统制造行业的好友突然问我，“deepseek的本地部署是个啥”，经过一番交流后，他想将其与公司的业务相结合，然后让我出一个教程。

本文是一篇保姆级的本地化部署教程，欢迎交流

二、环境说明

本人的电脑是 macOS，理论上还是够的，废话不多说，直接开干！其他系统可能部署步骤稍微有差异。

本文使用 ollama 进行安装部署 DeepSeek，（由于 Docker 环境存在网络限制，很遗憾未能采用这种方式）

三、安装Ollama

下载安装 ollama， 官网地址： https://ollama.com/

如官网介绍，Ollama 可以在本地运行多种大语言模型（注意：系统版本有要求）

打开终端，输入以下命令检查Ollama版本。如果返回版本信息，则说明安装成功

ollama --version

http://localhost:11434

四、下载并部署DeepSeek模型

Ollama支持多种DeepSeek模型版本，用户可以根据硬件配置选择合适的模型。（可以先从入门开始）

选择模型版本：根据你的 Mac 配置，选择合适的模型版本

    入门级：1.5B版本，适合初步测试。中端：7B或8B版本，适合大多数消费级硬件。高性能：14B、32B或70B版本，适合高端硬件。 8GB RAM：1.5B版本。 16GB RAM：7B或8B版本。 32GB RAM：14B或32B版本

打开终端，输入以下命令下载并运行DeepSeek模型（以7B版本为例）

7b1.5b8b14b32b

这样就完成了 deepSeek的本地部署。

ollama run deepseek-r1:7b

如果已经下载过，则不用再下载，可直接运行。

<think>/bye

通过上面几个步骤，就完成了 DeepSeek 的本地化部署。然而，仅使用终端交互较为局限，可以使用界面进行交互。

五、Chatbox AI

使用 Chatbox AI 进行交互，会更加流畅

https://chatboxai.app/zh

接下来进行配置

安装并配置，选择本地模型

通过简单的步骤，本地 DeepSeek 就可以拥有一个更友好的使用界面

六、使用API访问本地DeepSeek模型

除了使用界面，还可以使用 API 来访问本地模型。 写一个 python脚本

import requests

url = "http://localhost:11434/api/generate"
data = {
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "prompt": "请问你是谁"
}

response = requests.post(url, json=data)

# 打印响应内容
print("响应内容：")
print(response.text)

使用 API 访问成功后，可以将 DeepSeek 集成到更多场景中

七、IDEA 集成本地 DeepSeek 模型

安装 Continue 插件，然后使用本地模型

可以使用任何大模型，支持 VS Code 和 JetBrains IDES。

然后使用本地 DeepSeek 进行编码

完成本地模型的配置后，基本就大功告成

八、总结

由于电脑性能不够强大，本地部署的反应速度还不够极致和丝滑。同时，由于内存限制，目前只使用了 7B 参数版本（该版本为“蒸馏版”）。更多关于本地部署的应用，可以再多多挖掘。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么该如何学习AI大模型？

AI会取代那些行业？谁的饭碗又将不保了？ 「掌握AI工具的技术人」

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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