恭喜你！现在你已经成功在 Windows WSL2 上部署了 OpenClaw，拥有了一个完全本地化、可扩展、零延迟的 AI Agent 助手！如果觉得本文对你有帮助，！更多 AI 工具部署教程持续更新中～有任何问题欢迎在评论区留言，我会第一时间回复！👇作者原创声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。🔔关注笔者：获取更多前沿 AI 工

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服务器Ubuntu22.04系统下。本地ollama+deepseek+open_webui的详细部署安装和使用，构建本地知识库，可用于企业使用；附带安全优化；

DeepSeek作为国内目前最火的AI技术，相信许多互联网爱好者都有所了解，大家可以通过DeepSeek官网进行体验访问，不过比较纠结的是大家估计都遇到过访问超时的情况。说明：因为是最基础的1.5B模型，对话问题的范围和准确性还是有待于提高的。ollama目前是github最火的大模型运行工具，如果本地需要部署大模型的话，ollama是首选的运行工具。如何可以流畅的体验呢，当然最好的方式是本地部署

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LLaMA-Factory是一个高效易用的大型语言模型训练与微调平台，支持上百种预训练模型的本地微调，包括LLaMA、Mistral、Qwen等主流模型。该平台提供多种训练算法（如指令监督微调、PPO训练、DPO训练等）和优化方法（LoRA微调、QLoRA量化等），并支持FlashAttention-2加速算子。安装过程需配置CUDA环境，通过conda创建Python环境后安装相关依赖。平台支持

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