这个春节最火的话题DeepSeek当之无愧。
如果在使用 DeepSeek 过程中，经常遇到 "服务器繁忙" 的提示，是不是感到很头疼？明明手上有强大的 AI 模型，却因为服务器压力或网络问题，体验大打折扣。
其实，我们完全可以把 DeepSeek 部署到本地，结合 Ollama 和 Chatbox，打造一个流畅、稳定、可私有化的 AI 聊天助手，不再受限于服务器的响应速度。本篇文章将详细介绍如何实现这一目标，让你的 AI 随时待命，畅聊无阻！
本地化部署意味着我们的数据不需要传输到远程服务器，这为数据隐私提供了更强的保障。同时对于一些实时性要求较高的应用，本地化部署可以显著降低响应时间，提供更快的服务，特别是对需要即时反馈的任务。
如何进行本地化部署DeepSeek?
打开Ollama官网点击下载（根据个人电脑系统情况进行选择下载）;
下载完成后我们点击软件图标进行安装；
安装完成后会自动弹窗CMD的窗口(如果没弹出，Win+R在输入CMD即可)，
返回Ollama官网，点击“Models”选择“deepseek-r1”；我们可以看到描述下面有1.5b、7b、8b一直到671b这类数值规格显示，数值越大，说明提供的服务性能就越强，相对电脑的性能要求就越高，我们一般办公处理的电脑选择最低1.5b的就可以，
点击选择1.5b, 并且复制右边这行代码 “ollama run deepseek-r1:1.5b”；
返回之前窗口复制代码：“ollama run deepseek-r1:1.5b” 按回车键；下载DeepSeek大模型
配置成功提示如上图；我们可以使用下看下效果，可以发现目前的可视化窗口不太友好，每次使用都要启动代码，相对来说会比较麻烦。我们可以搭配一个可视化窗口 - Chatbox 一起使用
下载完成后，打开“Chatbox”,进入“设置”，“模型提供方”选择“Ollama API”, “模型”选择已经下载好的“deepseek-r1:1.5b”, 点击“保存”，这时我们就可以调用“Chatbox”这个工具来使用DeepSeek。
通过本地化部署 DeepSeek，并结合 Ollama 和 Chatbox，我们成功绕开了服务器繁忙的问题，实现了更稳定、更快速、更私密的 AI 体验。无论是日常交流还是专业应用，本地部署都能带来更高的自由度和可控性。
以上。
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