本地部署DeepSeek-R1模型可以有效保护隐私数据不被泄露，并提供更稳定的服务。尤其在最近DeepSeek频繁遭受恶意攻击时，本地部署可避免服务中断，且无需依赖网络，灵活性更高。

推荐框架

推荐使用Ollama框架进行本地部署，其官网地址为：https://ollama.com

一、下载与安装步骤

1. 下载Ollama客户端

直接从Ollama官网下载客户端，建议复制文件地址以加速下载速度。

2. 使用GitHub加速站加速

访问加速站点链接：https://github.moeyy.xyz

3. 安装客户端

以windows系统为例，双击此程序，点击install

4. 验证安装

安装完成后，按Windows+R键打开命令提示符（CMD），输入ollama回车，若显示安装成功信息则完成安装。

5. 访问DeepSeek官网

返回Ollama官网界面，选择并加载R1模型。

6. Ollama模型下载路径相关设置

如果不想你的C盘因为下载大模型（很多都是几G到十几G甚至几十G）被占用太多空间，那么可以做如下设置，如果无所谓可忽略本条操作：

6.1 点击windows开始按钮或者直接点开开始菜单，选择设置，或者直接按下Windows快捷键win+i打开设置：

在搜索中输入系统变量

6.2在弹出的窗口中选择环境变量，然后在新窗口中的用户变量中点新建，在弹出的小窗口中输入

变量名：

OLLAMA_MODELS

变量值：

（你想要存放大语言模型的路径，举例说明：我想把模型存放在E盘Github code文件夹下的OLLAMAMODEL这个文件夹中，那么变量值就输入如下）

E:\Github code\OLLAMAMODEL

点击确定，这个新变量会出现在你的用户变量中。

至于OLLAMA_HOST这个变量，在某种程度上对于Docker部署前台是不利的，所以不建议设置。

6.3 试运行Ollama 提前说明：如果上述操作成功，但以下操作未成功，需要重启一下电脑。

6.4 Ollama试运行（非大模型运行）

对电脑的windows按钮点右键，选择终端管理员/终端，当然win+r输入cmd启动命令提示符亦可，但是建议使用管理员权限：

在打开的黑色窗口中输入ollama，然后回车，如果出现下面的内容则表示服务正常：

二、模型版本选择

671b版本模型体积较大，若显卡配置较低，建议选用7b或8b版本以满足日常需求。

下载模型文件

1. 打开CMD命令行

在安装完成后，按Windows+R键打开命令提示符（CMD），输入并回车确认安装成功。

2. 开始下载模型

返回命令行界面，复制官网指定的下载命令，粘贴执行开始下载所需模型文件。若下载卡住可尝试开启魔法网络模式。

下载完成后

执行以下命令查看下载的模型文件列表：

ollama list

重启DeepSeek服务

1. 执行命令行操作

再次打开CMD，按Windows+R键调出命令提示符。

2. 启动DeepSeek服务

在命令行中输入以下命令并回车：

ollama run deepseek-r1:7b

三、测试本地部署效果

1. 提供问题测试

使用本地部署的DeepSeek-R1模型提出问题，观察其响应效果。

2. 方便的可视化安装

若体验想提升体验，可安装可视化工具 下载地址Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载

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