法律AI基础｜（一）DeepSeek R1 PC端本地化部署全攻略

在Ollama官网https://ollama.com/下载对应操作系统的安装包。Ollama是一款开源的模型部署工具，它可以帮助用户快速将各种机器学习模型部署到本地环境中。

Ollama具有轻量级、易操作和跨平台的优点，支持多种操作系统。（本教程中mac与windows系统只有配置OllamaAPI设置环境变量时不同，其余步骤均相同）

下载完成后进行解压安装。

安装完成后，mac设备在本地打开终端；

windows设备，可以按win+R快捷键，输入cmd，打开命令提示符，后续二者的操作相同。

在终端输入：

ollama --version

能输出版本号（如ollama version is 0.5.7）说明安装成功。

在终端执行：

ollama pull deepseek-r1:1.5b

获取模型文件。

如果你选择的是其他模型（例如7b），将上方命令中的 1.5b 对应修改为 7b 即可。

下载完成之后，可通过输入：

ollama list

命令来管理本地的所有模型。

在终端执行：

ollama run deepseek-r1:1.5b

如果部署的其他版本的大模型（如7b），需将这里的 1.5b 对应修改。

命令执行完成之后，就可以通过命令行和大模型进行交互。这里我们用中文输入“你好”，可以看到已经得到了回复。

退出可输入： /bye

常见问题汇总及解决方法：

・显示 max retries exceeded: EOF

解决方法：网络问题导致模型拉取失败，可多次运行命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b

直至模型下载完成。

・Ollama 启动失败

解决方法：检查模型文件路径是否正确，并确保模型文件完整无损。

・模型加载速度慢

解决方法：关闭其他占用系统资源的程序，或者升级硬件配置。

・模型响应速度慢

解决方法：尝试使用更小的模型版本，或者优化模型参数。

在成功部署DeepSeek R1之后，您可能希望更加可视化、用户交互友好地使用模型，此时，ChatboxAI便是一个理想的选择。访问ChatboxAI官网并选择网页版：

https://chatboxai.app/zh

初次使用可能会遇到这样的界面，我们选择下方的选项即可。

之后选择Ollama。

此时进入了设置界面，我们可以先将语言设置为中文，再继续其他配置。

回到模型界面，确认我们选择了Ollama API。

之后不同系统的操作略有不同！

Mac上我们需要再次打开终端，逐次输入4行 命令并回车：

pkill ollama

launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"

ollama serve

重新打开Ollama 应用，使配置生效。