你是否对AI大模型充满好奇,却苦于不会写代码、不会配环境?
今天就以从2024年爆火到2025年的具备全球影响力的国产大模型 DeepSeek R1 为例,一步步的部署+配置,不仅可以部署到本地,还可以对接到 Vscode 编辑器中。
零代码基础也能轻松上手,直接跑出专业级效果!
当然普通人,还是踏踏实实用官方及三方提供的API即可,也便宜。
不想麻烦,直接体验官方服务的,可以访问 https://chat.deepseek.com
直接使用。
想要抱着学习实践的可以继续往下阅读↓。
本地搭建AI服务的优劣
在本地运行 AI 模型具有以下优势:
-
隐私安全:你的所有数据都保留在你自己的机器上,不存在共享敏感信息的风险
-
免费无广:DeepSeek R1 可免费使用,无需订阅费或使用费。
-
灵活控制:无需外部依赖即可进行微调和实验。
-
快速响应:官方及三方访问量过大,延迟非常高,造成卡顿,本地可以避免这种情况。
至于劣势,最大的就是硬件限制:基本上所有 AI 大模型的通病,普通计算机上带不动。所以一般普通人都是直接对接API或官方上线产品。
安装流程
1、安装Ollama
为了确保我们能在本地电脑上运行 DeepSeek R1
,推荐使用 Ollama
工具,这是一种专门为用户在自己的电脑上运行 AI 模型而设计的开源工具。
也是目前在本地运行 AI 模型使用最为广泛且火热的工具了。
Ollama 官网:ollama.com
访问该页面,并打开下载(Download)页面,下载适配你系统的 Ollama 客户端。
小编以 MacOS 系统为例,Windows也都是大同小异的。
MacOS 安装包解压后,直接就是一个APP应用程序,无需安装,直接拖动到「应该程序」即可。
首次运行,需要安装 ollama 命令,直接下一步,点击 Install。
2、拉取 DeepSeek R1 模型
刚开始不必要下载所有模型,可以先下载最轻量的模型 deepseek-r1:1.5b
。
后续流程跑通后,再尝试其他高质量模型的能力。
那么如何安装 deepseek 模型呢?还是需要回到 Ollma 官网,点击 Model。
找到 DeepSeek-r1 模型,选择 1.5b 的那一个,查看该模型的下载命令。
打开终端,输入上述下载命令回车后,会出现模型下载进度,当进度为100%就说明该模型已经下载到你本地了。
其实下载完以后,可以直接在终端上使用它,这个各种程序员可以直接尝试了。
3、GUI 体验-ChatBox
当然终端还是不方便,体验感也不好。GUI界面还是易于上手且方便一些。
这里就需要借助一个工具:ChatBox,一个与本地模型集成、免费且注重隐私的桌面AI客户端。该工具不论是PC端、移动端还是网页端,全平台都支持。
Chatbox:chatboxai.app/zh#
首次进入,回一个弹窗,选择「使用自己的API Key或本地模型」。
下载安装完成后,需要进行以下操作:
- 在选择配置 API 模型那里选择 “Ollama API”

-
将 API 主机设置为:
http://127.0.0.1:11434
-
选择 DeepSeek R1 作为活动模型,最后保存即可

最终完成后,就是如下图所示:
进行到这里就部署成功了,之后你可以根据自己的需求训练 DeepSeek,将 DeepSeek 训练成自己专用AI助手。
4、DeepSeek 本地使用
现在就可以在本地试试 DeepSeek 的能力了,比如_让他扮演中国妈妈,让孩子相亲;_
Prompt: 请你扮演我妈,用我妈的口气来教育我,催我结婚.
你会得到这样的输出:
虽然与我想要的有些出入,但是即使是轻量级模型,它的思考过程也呈现的很符合人的处理方式,以及考虑到法律、道德等问题。
也可以换更高质量的模型,用于日常使用。
本地 DeepSeek 服务接入 Vscode
1、安装插件: CodeGPT扩展
vscode 中使用 deepseek 服务需要借助 CodeGPT 扩展插件,直接扩展商店中搜索安装就行。
2、下载(拉取)deepseek 模型
这一步如果前面用 Ollama 下载过,就可以忽略了。
拉取命令: Ollama pull deepseek-coder:base
3、CodeGPT 里面选择模型
最后在编辑代码使用的时候,打开 CodeGPT,选择 deepseek-coder
,进而选择相应体量的模型就可以了。
以后AI编程时,即使不想用官方或其他付费API了,也可以用本地的模型继续开发项目。
写在最后
将 DeepSeek 部署在本地,就像给你的电脑装了一个“AI大脑”,从此写报告、改代码、查资料再也不用求人。
而且完全离线操作。无论是学生、上班族还是开发者,都能用它大幅提升效率。
今天的文章到此结束,仅供学习参考,谢谢阅读!
GitHub 项目地址:github.com/deepseek-ai…
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