前言

本篇文章仔细讲解了如何通过 ollama 在windows系统上本地部署Deepseek 大语言模型，并教会大家更改Ollama默认安装路径和模型存储位置，从而避免占用C盘空间，通过图文步骤教学，让大家拥有属于自己的AI模型，新手小白也能快速入门。

1、Deepseek本地部署

1.1 步驟1：Ollama的下载与安装

Ollama 是一个开源的本地大语言模型（LLM）运行平台，专注于让用户能够轻松在个人电脑（Windows/macOS/Linux）上部署和运行各种开源AI模型（如DeepSeek、Llama、Mistral等）。

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1. 下载Ollama

• 方法1：官网下载
  这里我们下载Windows版本的即可，由于在浏览器下载速度缓慢，可以复制其下载链接，进入迅雷等工具内进行下载
  
• 方法2：网盘下载
  • 123云盘：https://www.123865.com/s/Tzrfjv-xXGw3
    提取码：ah66
  • 迅雷：https://pan.xunlei.com/s/VOM_iCWWouybTDgdVy-nksCMA1
    提取码：wy9m
    考虑到大家下载速度过慢，我已经提前下载好放入上面两个网盘中了，大家可自行提取

2. 安装Ollama

下载好安装包后，双击运行，点击 Install ，默认安装在C盘，这里没有提供更改安装位置的选项，至少需要5G的内存空间

3. 校验Ollama是否安装成功

• 打开终端（管理员权限的PowerShell或CMD），输入命令：ollama -v

  

1.2 步骤2：下载DeepSeek模型

• 打开终端（管理员权限的PowerShell或CMD），输入以下命令下载模型：

  ollama pull deepseek-r1:1.5b  # deepseek最小可用模型，显存需求低
  

  案例演示：（下载会显示进度条，若不小心中断下载，重新输入命令，会接着刚刚的位置继续下载）
  

• DeepSeek模型版本：

  • deepseek-r1:1.5b：（1.1GB）轻量级问答/代码生成

  • deepseek-r1:7b ：（4.7GB）复杂推理/多轮对话

  • deepseek-r1:14b：（9GB）专业领域分析

  • deepseek-r1:671b：（需404GB，仅限专业硬件）

Tips:
ollama支持同时下载多个模型版本，通过启动不同版本，可以享受不同的AI模型。

1.3 步骤3：启动模型对话

• 在终端输入命令进入交互模式：

  ollama run deepseek-r1:1.5b
  

  注意：若运行的模型未下载，执行该命令后，会直接下载该模型

• 输入问题即可与模型对话（支持中英文），如下：(注：这里使用的是 7b 版本)
  

• 基础交互命令：

  • ctrl+c ：中断模型回答
  • ctrl+d 或 /bye：退出交互模式，也就是退出对话

1.4 常见问题及总结

有时候我们在输入ollama命令后出现报错，这时可以先退出ollama，通过任务栏ollama图标或任务管理器都可以退出ollama，然后重新运行命令即可。

总结：

• 推荐新手：优先使用Ollama方案，简单快捷且社区支持完善。

• 硬件限制：显存不足时避免尝试14B及以上模型，1.5B或7B已能满足基础需求。

• 数据安全：本地部署适合对隐私要求高的场景（如医疗、金融），但需承担硬件成本。

如需进一步优化或部署大规模模型（如671B），需专业服务器及多卡配置。

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2、Ollama基础命令及使用

2.1 模型管理命令

1、下载模型

# 指定模型版本（需确认版本存在）
ollama pull deepseek-r1:7b

2、查看已下载的模型

ollama list

示例：

3、删除模型

# 指定对应的模型版本即可删除
ollama rm deepseek-r1:1.5b 

2.2 运行与交互命令

1、启动模型对话

# 指定启动的模型版本即可
ollama run deepseek-r1:1.5b

输入问题后按回车，模型会生成回答（支持多轮对话，按Ctrl+C中断模型回答）

2、单次提问模式

ollama run deepseek-r1:1.5b "如何学习Python？"

2.3 ollama默认安装路径及模型下载位置

1、ollama安装路径

ollama默认安装在C盘下，在安装时会选择为 单独用户安装 和为 所有用户安转 ，导致路径有所不同：

1. 单独用户：C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Ollama
2. 所有用户：C:\Program Files\Ollama\ollama.exe
   如果是 64 位系统，也可能是：C:\Program Files (x86)\Ollama\ollama.exe

也可以直接在cmd命令窗口输入：where ollama ，查看ollama安装路径

如果都找不到，可以打开任务管理器，右键点击ollama进程，打开文件所在位置：


Tips：
ollama在安装后，会默认加入电脑开机自启的选项，不用手动启动即可在cmd命令窗口运行服务

2、模型存储位置

模型下载后存储的位置：C:\Users\<你的用户名>\.ollama\models 或 C:\用户\<你的用户名>\.ollama\models

在下载模型后，会自动生成blobs和manifests两个文件夹，用于存放模型和缓存，删除这两个文件夹即可删除下载的所有模型

3、扩展：技能提升

3.1 更改ollama默认安装位置和模型存储位置

ollama官网下载的安装包，默认会将其安装在电脑的C盘，包括后续下载的所有AI模型，默认存储路径也在C盘，随着后续任务量不断增加，C盘的空间会不断被压缩，导致系统卡顿。因此，接下来我将针对这个问题，教大家如何更改ollama的安装路径，以及模型的存储位置

首先，我们需要从官网下载并安装好ollama，接下来进行下面的步骤：

步骤1：创建新的文件夹

• 在D盘创建一个文件夹，命名为Ollama，并在该文件夹下创建 models 和 paogrammer两个文件夹
  
  这里我选择在D盘创建文件夹，大家可根据需求，选择合适的盘符

步骤2：将默认路径下的文件夹移动到新创建的文件夹下

• 移动ollama默认安装文件夹：
  
• 移动模型默认存储文件夹：
  
  如果models内已经下载了模型，不用删除，同样按照上述方法移动即可，后续配置好后依旧可以使用，不用重新下载

注意：
将上述两个C盘类的文件夹移动后，记得删除，不然会占用C盘空间，若找不到这两个文件夹的存储路径，可以参考本篇文章 2.3 小节

步骤3：修改 环境变量

• 在桌面右键计算机，点击属性，找到高级系统设置，点击环境变量
  
  
• 在系统变量下 新建变量，变量名为 OLLAMA_MODELS，变量值为 D:\Ollama\models
  
• 修改 path 环境变量，添加移动后 ollama 的安装路径：D:\Ollama\programmer\Ollama
  
  添加完所有变量后，不断点击确定，然后退出

步骤4：测试ollama能否正常使用

• 首先确保Ollama处于关闭状态，可以查看任务栏图标或任务管理器，若是启动状态，需要将其关闭
  

• 打开 CMD命令窗口，输入：ollama serve，查看服务日志，可以看到命令成功执行，且模型默认存储位置已成功修改，按ctrl+c 可以退出当前状态
  
  ollama serve 命令只能在ollama退出后，首次输入才能运行，若ollama已经启动，输入该命令可能会报错

• 输入命令：ollama list 查看原来下载的模型是否存在，若原来没有下载模型，输入命令下载即可
  

• 运行模型：ollama run deepseek-r1:1.5b ，看能否使用
  

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问题解决：
若无法运行ollama命令或无法下载和查看模型，可能是环境变量还未生效，可以尝试重启电脑，再次运行命令。

3.2 通过python调用本地部署Deepseek模型的API接口

参考下面这篇文章：

通过python连接Ollama服务，调用本地部署Deepseek模型的API接口