一、下载和安转Ollama

因为大模型的部署需要一个载体，我们的Ollama就相当于这个载体。

1.1 下载Ollama

Ollama官网地址：Download Ollama on Windows

这里编下载的是Windows版本，大家根据自己的操作题自行选择就好了。

1.2 安装Ollama

两点注意：

1. Ollama安装包默认只能安装到C盘，Ollama本身大概会占用4GB左右；
2. 如果大家都C盘空间充足的话可以直接双击打开安装包点击安装即可；

下面 介绍如何将Ollama安装到其他盘：

①首先将你的Ollama安装包放到想要安装的路径下，例如  D:\Ollama

②然后，在该路径下打开 CMD终端

在终端输入命令符安装 　　

③然后在CMD窗口输入安装指令：OllamaSetup.exe /DIR=D:\Ollam

语法解释：安装包名称 /DIR=应用程序指定安装的目录

然后Ollama就会进入安装，点击Install后，可以看到Ollama的安装路径就变成了我们指定的目录了

1.3 配置环境变量

通常安装完成后就可以继续使用了，但是对于某些电脑，比如我的是Win11，还需要进行一些环境变量的配置；

共需要进行三步环境变量的配置：

1. 修改AI大模型的下载路径；
2. 在系统环境Path路径下添加Ollama的环境变量；
3. 配置服务监听地址，允许让其他网络可以访问到本地的大模型（可选）；

首先第一步：打开“环境变量”，选择“高级设置”

1）配置AI大模型存储位置

首先我们提前创建好AI大模型的存储路径；

例如：我直接在Ollama安装路径下创建了一个Models文件夹作为存储路径：D:\Ollama\Models

然后在系统变量栏，新建一个变量；

变量名为：OLLAMA_MODELS
变量值为：D:\Ollama\Models

2） 检查Ollama的环境变量

通常情况，Ollama安装时会自动为我们配置好环境变量；

验证方法：在CMD执行ollama命令

• 如果识别失败，重启电脑再试一次；成功会有下面的样式：

• 如果还是不成功（一般到这一步都能够成功），我们就需要手动配置一下：

（1）还是打开系统环境变量，双击Path：

（2） 点击新建，然后输入我们的Ollama安装目录

注意：添加到 PATH 的路径是包含 ollama.exe 可执行文件的安装目录，而不是其他子目录；

3）其他环境的配置（可选）

除了以上必要的基本配置外，还有几点环境变量可选择性的修改，以方便今后其他操作；

①配置服务监听地址，用来允许让其他网络可以访问到本地的大模型

• 变量名：OLLAMA_HOST
• 变量值：0.0.0.0

OLLAMA_HOST       0.0.0.0    --任何IP都可以访问

监听ip地址默认为127.0.0.1（仅限本机访问）；

如需远程访问可设置为0.0.0.0（设置方法同样是新建一个变量，输入变量名和值）；

②为http开放请求

• 变量名：OLLAMA_ORIGINS
• 变量值：*

下图所示：

1.4、验证Ollama

上述步骤完成后，我们可以打开CMD，输入ollama -v命令，如果出现如下图所示的内容就代表Ollama安装成功了：

二、本地部署DeepSeek-r1

1. 选择模型并下载

① 我们打开Ollama官网，点击顶部的Models链接，此时我们就会看到deepseek-r1模型排在第一位，如下图所示：

② 点击deepseek-r1链接进去，此时我们会看到下拉框中有各个版本的大模型，如下图：

• 模型越大对电脑硬件的要求越高，具体可根据自己的电脑和需求有选择性的下载
• 通常对于游戏本来说，下载7B的是没什么问题的；
• 

模型规模	显存要求	计算能力	内存与存储	典型应用场景
7B-13B	14GB-32.5GB	中等	32GB内存，10GB存储	实时客服、边缘设备
33B-65B	82.5GB-162.5GB	高	128GB内存，高速存储	金融风控、科研分析
67B及以上	134GB以上	极高	256GB以上内存，大容量存储	高性能计算、科研级应用

③ 随后我们复制后面的命令ollama run deepseek-r1，粘贴到新打开的CMD窗口中回车执行；

后半段下载的速度很慢，我们可以ctrl + c停止运行，然后“向上”箭头重新下载，这个时候速度回有所提升：

2. 验证和使用DeepSeek

① 在DeepSeek下载完成后，我们就可以在CMD中进行对话了，如下图所示：

② 如果想退出对话，我们可以通过 /bye 命令退出，如下图所示：

③ 假设我们安装了多个DeepSeek模型，我们可以通过 ollama list命令查看已安装了的模型，如下图所示：

④ 如果我们想运行某个模型，我们可以通过ollama run 模型名称命令运行即可，如下图所示：

到这里我们自己的本地大模型就成功部署好了