2 DeepSeek 本地部署三个步骤

查看大图

这里会尽量只保留最短路径。第一次部署不要急着换模型、改端口或接知识库，先确认 ollama run deepseek-r1:1.5b 能正常回答。这个闭环跑通以后，后面所有扩展才有比较基准。

查看大图

如果命令失败，先按顺序检查三件事：Ollama 是否安装成功，模型名有没有拼错，终端是否有权限访问网络或本地模型目录。不要一出错就重装系统，很多问题其实只是命令窗口没重开或模型还没下载完。

DeepSeek 本地部署三个步骤

一共只需要三步，就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。

第一步，使用的是 ollama 管理各种不同大模型。ollama 比较直接、干净，一键下载后安装就行，安装过程基本都是下一步。

不知道去哪里下载的，可以直接在我的公众号后台回复：ollama，下载这个软件，然后装上。你可以拿着手机扫码下图直达我的公众号：

查看大图

安装后，打开命令窗口，输入 ollama，就能看到它的相关指令，一共大约 10 个命令，如下图所示，就能帮我们管理好不同大模型：

查看大图

第二步，在命令窗口输入：ollama pull deepseek-r1:1.5b，下载大模型 deepseek-r1 到我们自己的电脑，如下图所示：

查看大图

至此，在本地电脑上 DeepSeek 大模型就下载完成。接下来 第三步 就可以直接使用并与它对话了。在 cmd（Windows 电脑）或 terminal（苹果电脑）中执行命令：ollama run deepseek-r1:1.5b，很快就能进入对话界面，如下图所示：

查看大图

---

DeepSeek 本地运行使用演示

基于上述步骤搭建完成后，接下来提问 DeepSeek 一个问题：请帮我分析 Python 编程如何从零开始学习？ 下面是它的回答：首先会出现一个 think 标签，里面嵌入的是它的思考过程（非正式回复）：

查看大图

等我们看到另一个结束标签 think 后，表明它的思考已经结束，下一行就是正式回答，如下图所示：

查看大图

---