deepseek本地部署，手把手教你deepseek部署教程
deepseek本地部署分为七个步骤
一、安装ollama
二、拉取Deepseek-R1模型
三、拉取嵌入模型
四、安装Anything
五、配置Anything
六、数据投喂
七、回答验证
接下来手把手的教你deepseek本地部署
第一步：安装ollama
点击下载
选择与你电脑相符的系统进行下载，下载完成后并进行安装
进行安装
等待安装完成，安装完成后，进行模型拉取，linux和mac系统打开终端进行命令行，win系统载运行框内输入cmd调出命令行窗口
此时需要到ollama官网选择适合你本机电脑配置的拉取命令
• 1.5B：CPU最低4核，内存8GB+，硬盘icon3GB+存储空间，显卡icon非必需，若GPU加速可选4GB+显存，适合低资源设备部署等场景。
• 7B：CPU 8核以上，内存16GB+，硬盘8GB+，显卡推荐8GB+显存，可用于本地开发测试等场景。
• 8B：硬件需求与7B相近略高，适合需更高精度的轻量级任务。
• 14B：CPU 12核以上，内存32GB+，硬盘15GB+，显卡16GB+显存，可用于企业级复杂任务等场景。
• 32B：CPU 16核以上，内存64GB+，硬盘30GB+，显卡24GB+显存，适合高精度专业领域任务等场景。
• 70B：CPU 32核以上，内存128GB+，硬盘70GB+，显卡需多卡并行，适合科研机构等进行高复杂度生成任务等场景。
我这里以最低配置为例:
打开ollama官网 点击Models选择模型
选择deepseek-r1
选择适合你电脑的模型
复制右边相应模型的拉取命令，到终端进行拉取
等待拉取
这里得视你网速耐心等待拉取完毕，我这里选择是最低配置1.5b的模型，1.1G的模型文件，相对比较快
直到出现此界面，代表拉取成功，接下来我们可以在命令行进行测试聊天
此时deepseek模型正常与你对话，代表模型运行成功，但在命令行终端使用起来没有可视化，也不方便，此时我们需要安装AnythingLLM插件来实现软件可视化及训练调试
（终端里也是可以对话，但无法进行灵活及投喂，如果下次想要继续使用终端，可以在终端输入命令 ollama list 来查看你的模型，然后ollama run +模型名称，唤起模型对话）
接下来打开anythingllm官网 https://anythingllm.com/ 点击下载到桌面
说明：到这一步，如果不想对自己模型进行训练投喂的话，也可以选择Chatbox的聊天框架来调用deepseek-r1来实现对话，下载官网：https://chatboxai.app/
同样选择符合你电脑系统的版本进行下载，下载完毕并安装
耐心等待安装
安装完成并运行
配置Anything
点击Get startde进行首次使用导向
选择Ollama，然后选择模型，这里如果你拉取是多个模型，后面也可以在设置重新选择
点击下一步后，来到这个页面，直接点击下一步
直接点击跳过
跳过后直接来到输入工作区名称，这里随便起个名字，例如：你好汕头，然后点击下一步
点击你好汕头的工作区来测试是否能成功
在对话框进行对话，以下表示调用成功，并可以进行对话
接下来进行各种设置，点击设置
拉下菜单选择中文
请注意，接下来进行深度设置，前面我们拉取的Deepseek-r1是通用大模型，如果我们要投喂和训练，这里需要进行拉取 nomic-embed-text
步骤同样上 https://www.ollama.com/ 选择模型，在搜索框搜索 nomic-embed-text 点进去
第三步复制命令行，到终端进行拉取 nomic-embed-text
拉取完毕后再次在 界面上进行设置，一下按图所示进行依次选择
到这一步就是本地部署，安装的全过程，接下来就是投喂了
一、准备数据集：
假如我开了一家“你好汕头”的美食店，借助deepseek创建了一份数据
1、美食菜单.doc（里面举例了30种美食的价格）
2、投资说明书.doc（里面举例了店铺定位，经验模式，市场分析，团队介绍，财务规划，风险应对，募集资金等等的方案）
然后点击工作区的“你好汕头”右侧的上传按钮
二、先点击上传本地文件，然后选择上传好的文件，点击move to workspace 移到右侧工作区里面，最后点击保存
说明：
点击保存按钮，嵌入模型 nomic-embed-text 将投喂数据进行数据向量化并储存到向量数据库，变成大模型设别检索的一种格式，这个过程需要点时间，请耐心等待
接下来就是验证回答的过程
以上就是部署和投喂的教程，这个版本中比较适合对于技术小白的用户，复杂的训练以及部署，后面会介绍，谢谢观看，我是赖司令，可以加我AI助理的微信号（WebAigc）一起交流探讨
