为什么选择本地部署？
- 数据安全：敏感代码/业务数据永不外传
- 闪电响应：局域网推理延迟<100ms，告别云端排队
- 深度定制：自由修改模型代码，打造专属AI助手
准备工具（5分钟搞定）
1 核心工具
- 下载 Ollama（开源大模型运行框架）：Ollama
- 可视化客户端选 Chatbox：Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载
- (可选) Docker：需要Web界面时安装
2 硬件要求
7B模型：RTX 4060+16G内存起步
14B模型：RTX 4090+32G内存起9
（显存不足自动转CPU，但速度暴跌！）
三步极速部署（以7B模型为例）
Step1：安装Ollama
# Windows用户双击安装包，Mac/Linux用终端验证
ollama --version （默认C盘安装，预留10G+空间）
Step2：拉取模型
# 管理员终端执行（显存小选7b，土豪选14b）
ollama run deepseek-r1:7b （下载进度实时显示，断网可重试）
Step3：配置Chatbox
- 打开Chatbox → 设置 → 模型设置
- 填入API地址：http://localhost:11434
- 选择模型：deepseek-r1:7b
高阶玩法：Web可视化界面
# 执行Docker命令（需提前装Docker Desktop）
docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main 访问 http://localhost:3000 解锁：
对话历史管理 多模型切换 插件扩展
开发集成技巧
Node.js 调用示例
fetch('http://localhost:11434/api/generate', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
model: 'deepseek-r1:7b',
prompt: '用React实现拖拽组件的代码'
})
});（流式响应+TypeScript支持，完美对接前端项目）
性能加速秘籍
- NVIDIA显卡添加--gpu all参数
- 8-bit量化版速度提升40%3
避坑指南
下载卡顿：
- 修改镜像源：OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve
- 手动合并GGUF分片文件3
显存爆炸：
- 限制GPU加载层数：num_gpu=20
- 换1.5B小模型保命9
特别提示
本地部署的DeepSeek虽然功能强大，但：
无法实时联网（需配合PageAssist插件）
效果略逊于官网（可通过微调提升）
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