DeepSeek最简单搭建方法(win版本)

1.下载ollama

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Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）本地化部署框架，旨在简化用户在本地运行和管理大模型的流程。

https://ollama.com/download

2.安装Ollama

安装过程与普通软件类似，只需双击exe文件即可完成安装。安装成功后，打开命令提示符，如下图所示。

3.下载并运行模型

有多种模型可供选择，不同模型对配置的要求不同。如果仅使用CPU或只是体验功能，可以选择1.5b模型。下图展示了DeepSeek模型的推荐配置。

本次演示的服务器配置：CPU:I5 8400;内存：32G;显卡:两个显示器，一个接主板集成显卡，一个接独立显卡(亮机卡)。

https://ollama.com/library/deepseek-r1

ollama run deepseek-r1:1.5b

执行此命令后，模型会开始下载。下载速度开始时较快，后续会变慢。下载完成后会显示如下图所示的界面（由于我这里是关闭后重新运行的，所以看不到下载界面）。

4.提问

由于没有其他接口来调用这个API，这里只能通过控制台进行访问。

5.接入第三方工具

https://cherry-ai.com/#下载并安装客户端

参考下图进行配置，选择管理，然后点击添加你本地的模型（它会自动识别你本地安装过的模型）。

添加成功后，你可以看到本地的模型版本。

6.开始对话

回到工具左上角的对话界面，就可以进行对话。这里我们可以选择一个较为复杂的逻辑进行测试。

7.资源监控

从这里可以看到在回答问题时，CPU占用率很高，但内存占用率不是很高。当然，我选择的低配模型回答效果可能不如高配模型，但对于入门体验是足够的。