导语

最近，DeepSeek 爆火，大家应该都有所耳闻，不少小伙伴都已经开始使用了。但这两天好多朋友跟我反馈，DeepSeek 的反应时间太长了，小圆圈转半天，最后还经常提示 “服务器繁忙，请稍后再试”，实在让人抓狂。别着急，今天就给大家分享一个解决办法 ——DeepSeek 的本地化部署。

电脑配置要求

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电脑配置要求

配置越高，运行效果越好。以运行 7b 的模型为例，我的配置勉强可以带动，运行速度和官网差不多。大家可以参考一下这个配置标准，提前检查自己的电脑是否满足。如果配置过低，可能会出现运行卡顿甚至无法运行的情况。（此处可插入一张电脑配置参数图，如：CPU 型号、内存大小、硬盘容量等）

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配置要求一览表

本地化部署详细教程

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安装 Ollama

1.打开浏览器，登录https://ollama.com/ ，按照页面提示顺序下载 Ollama。

2.下载完成后，直接双击安装程序进行安装。

3.安装好后，按下快捷键 win+R，在弹出的命令框中3.输入 cmd，然后点击确定，打开命令提示符窗口。

4.在光标后面输入 ollama -v（注意中间有空格），然后回车。如果显示 ollama 版本号，比如 0.5.7，那就证明 ollama 安装成功了。

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下载 DeepSeek 模型

1.打开网址https://ollama.com/library/deepseek-r1 ，进入 ollama 里的 deepseek - R1 模型页面。

2.页面下拉，根据自己电脑的配置选择合适的参数规模（7b 代表 70 亿参数，14b 代表 140 亿参数，参数越多，模型越大，效果理论上也会更好，但对电脑配置要求也更高），然后复制对应的下载命令。

3.返回刚才的 cmd 黑色窗口，把复制的 ollama run deepseek - r1 命令粘贴到光标后，接着按回车，等待模型下载完成。下载完成后，就可以在命令窗口直接向 DeepSeek 提问了。不过这个命令窗口界面不太美观，复制内容也不方便，我们接着进行下一步设置，到更常见的界面进行对话。

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配置 ChatboxAI

1.为了方便对话，我们可以下载一个chatboxai （官网：https://chatboxai.app/zh）。

2.在设置中选择ollama，选择deepseekr1模型：

点击保存就可以跟Deepserk进行对话啦~

结语

到这里，所有的本地化部署步骤就完成啦！现在就可以在 chatboxai 界面里和 DeepSeek 愉快地对话了，赶紧去试试吧！如果在部署过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，大家一起交流解决。掌握了 DeepSeek 的本地化部署，以后就不用再为服务器繁忙而烦恼，随时随地享受高效智能的 AI 服务 。

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。

DeepSeek的优点

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。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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