如何在本地部署DeepSeek-R1模型？

如今，越来越多的公司在关注数据安全和AI的应用，尤其是在企业内部需要用到AI的场景下，如何避免数据泄露，同时充分利用AI模型，成为了亟待解决的问题。尤其是对于资源不充裕的小公司或个人开发者，如何让老旧笔记本也能跑出企业级AI，并且确保数据安全，是个非常实际的难题。

好消息来了！DeepSeek R1不仅支持本地化部署，而且能够通过web端访问，打造专属于自己的AI个人知识库，而且这种方式非常适合低配的电脑。今天，我就给大家带来一个详细的操作教程，即便是没有AI背景的你，也能跟着步骤轻松完成配置，马上进入AI应用的新时代！
一、DeepSeek R1本地化部署

1.1 下载Ollama+PC本地部署

首先,访问Ollama官网：https://ollama.com/下载并安装：根据您的操作系统（Windows、macOS等）选择合适的版本进行下载和安装。。Ollama目前支持Windows、Linux和macOS三个操作系统。根据你的操作系统，选择合适的版本进行下载。

Windows用户可以直接下载并安装。

Linux用户需要执行以下命令来安装：

  curl fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完成后，就可以开始下一步了。

1.2 选择deepseek-r1模型

在安装好Ollama后，返回Ollama官网，点击上方导航栏右侧的Models，可以看到deepseek-r1模型，这是我们接下来要使用的模型。如果你找不到，可以通过搜索框输入“deepseekr1”来快速定位。

DeepSeek R1提供了多个模型，参数量越大，模型的能力越强，但对硬件的要求也会更高。如果你的设备性能不算顶尖，可以选择参数量较小的模型。（下图为DeepSeek R1各模型版本对应的电脑配置，供参考）

以家用电脑Windows11操作系统为例，模型：DeepSeek-R1 1.5B为例：

点击开始，搜索PowerShell开始使用

deepseek-r1 模型版本 1.5B” 中的“1.5B”代表的是模型中参数的数量单位为百万（百万），即1,500万参数。这指的是模型中有 1500 万个参数，决定了其推理速度和模型的复杂程度。适合大多数普通配置的电脑。如果你的电脑配置较高，也可以选择7b命令，体验更强大的性能。7B 表示模型中有 7,000 万个参数，7B vs 1.5B：虽然“7B”和“1.5B”参数数量相近，但前者在性能上更优。

1.3 运行命令
选择好模型后，点击运行命令，等待程序启动。几秒钟后，如果看到success，说明部署成功。你可以输入简单的提问，如“你是谁”，看看模型的回答。如果一切顺利，恭喜你，本地化部署已经完成！

1.4 测试效果
为了确保一切正常运行，你可以测试一下模型的回答，像是提问“请用知乎的文章写作风格夸一夸最近爆火的 DeepSeek-R1模型”等问题，看看模型是否能够给出准确的回答。

1.5常见问题
如果不知道自己的电脑配置能运行DeepSeek-R1怎样的版本，可以这样提问：

提示词：

我现在正在使用ollama部署deepseek-r1模型，但是模型分为1.5b，7b，8b，14b，32b，70b，671b等，我不知道该怎么选择适合我电脑配置模型了，我现在把我电脑的配置信息告诉你，你帮我选择一下吧
个人电脑信息如下：
系统：windows 11
运行内存：32G
专用GPU显存：6G
共享GPU内存：15.9G

在win11 操作系统中搜索 任务管理器，然后去查电脑内存及GPU的参数。

二、使用DeepSeek R1搭建Web端访问
虽然通过命令行交互是有效的，但可能不太直观。幸运的是，你可以将DeepSeek R1模型通过Chatbox实现Web端访问，让交互更加流畅和友好。

2.1 环境变量配置
要让DeepSeek R1通过web端访问，需要配置一些环境变量：

1. 打开Windows的“环境变量”设置。

2. 在用户账户中创建以下两个变量：

`OLLAMA_HOST：0.0.0.0`

`OLLAMA_ORIGINS：*`

这样配置后，DeepSeek R1就能接受外部连接，支持Chatbox客户端访问。

2.2 Chatbox设置

接下来，我们来配置Chatbox，一个可以与DeepSeek R1交互的AI客户端应用。

1. 打开 [Chatbox官网](https://chatboxai.app/zh)，选择下载桌面应用Windows客户端。

2. 在左侧设置中选择模型提供方Ollama API，API域名用Chatbox客户端默认的。然后在下面选择已下载的 deepseek-R1 1.5B模型。

3. 配置完毕后，在聊天窗口输入问题进行测试。如果一切顺利，AI就会回答你的问题，效果相当流畅！

这样，你就可以通过Chatbox端访问DeepSeek R1了。

2.3 搭配GPTs使用

为了增加交互趣味性，可以在Chatbox中设置GPTs应用。比如选择“夸夸机2.0”，输入一些有趣的场景，看看模型怎么幽默地回应。你会发现，AI不仅能做严肃的工作，还能带来不少笑料！

三、DeepSeek R1知识库搭建

如果你想让DeepSeek R1不仅仅是一个问答机器人，而是一个具有专有知识的智能助手，那就需要搭建本地知识库了。

3.1 安装Page Assist插件

我们通过浏览器插件来搭建本地知识库，首先需要在Chrome浏览器中安装Page Assist插件。打开Chrome的插件市场，搜索并添加Page Assist插件。

3.2 配置本地模型

安装完插件后，点击插件图标，选择本地搭建的DeepSeek模型，进行配置。你可以设置中文为主语言，并进入RAG（RetrievalAugmented Generation）模式，这样AI就能通过本地知识库为你提供信息。

3.3 添加本地知识库

进入插件的管理页面，点击管理知识库，你可以上传自己的文件或输入信息。比如，你可以上传一本书的资料或者上传一些行业报告，作为AI的知识库。

测试时，你可以问AI关于某本书或资料的具体内容，模型就会根据你上传的知识库来回答问题。例如，你问“《编程之旅》的价格是多少？”模型会根据你设定的内容，准确返回价格信息。

四、总结

通过DeepSeek R1的本地化部署和web端访问配置，你可以在自己的电脑上构建一个既安全又强大的AI应用。无论是低配的老旧笔记本，还是高性能的设备，都能运行DeepSeek R1，打造属于你自己的AI知识库，并且通过Chatbox等工具轻松访问。

这种方式不仅避免了将数据上传至云端的风险，而且大大提高了数据的安全性。更重要的是，你可以根据自己的需要灵活配置，轻松搭建企业级的AI应用，带来高效且实用的工作体验。