一、DeepSeek是什么？
1.DeepSeek简介
DeepSeek（中文名：深度求索）是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型。它的英文名“DeepSeek”可以读作“深思”（Deep）和“探索”（Seek），寓意着通过深度学习技术探索未知的领域。
简单来说，DeepSeek想要让机器像人类一样思考和学习，而不仅仅是执行简单的指令。
DeepSeek的核心是一个强大的语言模型，它能够理解自然语言并生成高质量的文本内容，无论是回答问题、撰写文章，还是进行复杂的推理，DeepSeek都能轻松应对。
2.DeepSeek 的主要功能和作用
跨领域知识大融合：DeepSeek 都各个领域的信息整合起来，给使用者一个超全面的答案。区别于传统搜索引擎，找个信息还得在不同网站里东翻西找，DeepSeek 直接一站式搞定，全部整合呈现给使用者。
破解复杂问题：很多用户说它能轻松处理那些复杂到让人怀疑人生的问题，还能给出结构化的答案，甚至提供决策支持。啥意思呢？就是当你问它一个问题时，它不会简单地扔给你一堆相关结果，而是会像个专业分析师一样，把这些信息好好分析一番，给出有逻辑的解释或者实用的建议。
快速抓取实时数据抓取：DeepSeek能以最快的速度获取最新的数据和动态，例如说金融市场的最新趋势，或者新闻事件的最新进展，它都能第一时间给使用者提供及时的相关内容。
无障碍多语言交流：DeepSeek支持多种语言输入输出。这就意味着全球的信息都能被它整合和分析，不管使用者来自哪个文化背景，它都能满足用户的需求。
广泛的应用场景：DeepSeek 的应用场景可以涵盖学术研究、商业决策、新闻报道等等这些领域。在学术研究里，它能帮研究人员快速找到相关文献；在商业领域，它能辅助制定市场策略；在新闻方面，它能提供数据支持，让新闻报道的深度和准确性更高。
友好的用户体验：DeepSeek的用户界面友好，操作简单，就算使用者是个技术小白，也能轻松上手，享受高效的信息服务。
此部分内容参考自CSDN，参考原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43533553/article/details/145452592
3.DeepSeek的使用
关于DeepSeek的使用在这里不多做说明,网络上存在许多相关视频,作者在此附上DeepSeek网址供大家跳转使用
戳这里哦!--> https://chat.deepseek.com/
关于DeepSeek的使用在这里不多做说明,网络上存在许多相关视频,作者在此附上DeepSeek网址供大家跳转使用
戳这里哦!--> https://chat.deepseek.com/
二、DeepSeek本地部署
1.为什么需要进行本地部署
在此需要大家明确的一点是，受限于个人设备的性能问题，本地部署的DeepSeek必然是无法和网页版或者APP版的DeepSeek相提并论的
但是！！！
DeepSeek本地部署也拥有其优势的地方，例如在公网访问的DeepSeek存在着一些限制，如，当我们向DeepSeek提问关于公司规章等个体化差异较大或敏感保密内容时，DeepSeek就无法给出一个合适的回答，因为在互联网上无法检索到完全契合于提问者的情况与内容。
这时
我们的本地部署就派上用场了,本地部署可以让我们首先脱离互联网的限制去使用DeepSeek,其次我们可以搭配一些其他的大模型来个性化的定制属于我们自己的DeepSeek,并且由于DeepSeek是我们自己定制的,通过提供给DeepSeek大量的私有化保密、敏感、适合个人情况的私有资料,DeepSeek就可以更加确切的给用户一个更加合适的答案。
2.ollama下载安装
这里我们通过ollama这个软件来进行我们DeepSeek的安装管理和使用
这里我们通过ollama这个软件来进行我们DeepSeek的安装管理和使用
1)ollama是什么
Ollama 是一个用于在本地运行和管理大语言模型（LLM，如 Llama 2、DeepSeek-R1 等）的工具。它允许开发者和用户在自己的设备上运行 AI 模型，而无需依赖云端 API。Ollama 提供了简单的命令行接口，使用户可以轻松地拉取、运行、管理不同的 AI 模型。
Ollama 的目标是让大模型更易用、更隐私友好，并且能够在本地高效执行推理任务，特别适用于个人开发者、企业和对隐私有较高要求的场景。
这里附上ollama官网地址
https://ollama.com/
2)下载安装ollama
在这里我们先通过上述网址进入ollama官网,找到这个download的按钮下载好ollama安装包
之后我们就可以进行安装了在安装完成后,我们可以通过命令行窗口,使用ollama -v命令来验证我们是否安装完成
当我们看到这样的显示以后就代表我们安装完成了
注：最好安装完成以后进行电脑重启操作，作者不能保证你的配置在安装完成以后就可以读取到，这样有可能出现ollama命令报错的情况，重启电脑应该就可以解决该问题，同时，所有安装包尽量以管理员身份运行
3)进行ollama环境变量配置
找到环境变量配置,以win11为例
找到环境变量以后进行环境变量修改
在此处创建一个新的环境变量,内容为OLLAMA_MODELS以及你想要将下载的DeepSeek模型存储到哪个位置,这里取你存储模型的绝对文件路径就好
同时,为了后续搭建个人知识库等内容,我们最好设置一下ollama的url及默认端口号,防止知识库软件等找不到我们的DeepSeek
3.DeepSeek安装
通过ollama官网我们可以找到许多大模型,这里我们进入DeepSeek的R1模型,关于模型区别作者这里进行不多余赘述
这里我们可以看到很多模型,需要我们自己去选择适合自己设备的模型进行下载
这里作者选择了32b的模型进行下载
在命令提示符窗口运行ollama run deepseek-r1:32b命令(保证你的ollama正在运行哦!),我们会进入下载进程
并且在下载完成后我们会直接运行我们的DeepSeek,我们也可以通过ollama list命令来查看我们下载好的大模型,当我们出现如图所示内容时,我们就完成了DeepSeek的本地部署
通过ollama官网我们可以找到许多大模型,这里我们进入DeepSeek的R1模型,关于模型区别作者这里进行不多余赘述
这里我们可以看到很多模型,需要我们自己去选择适合自己设备的模型进行下载
这里作者选择了32b的模型进行下载
在命令提示符窗口运行ollama run deepseek-r1:32b命令(保证你的ollama正在运行哦!),我们会进入下载进程
并且在下载完成后我们会直接运行我们的DeepSeek,我们也可以通过ollama list命令来查看我们下载好的大模型,当我们出现如图所示内容时,我们就完成了DeepSeek的本地部署
此时,我们就可以通过命令行程序与我们本地的DeepSeek进行对话了
友情提醒:DeepSeek运行会占据大量系统资源,当我们不使用时建议手动关闭大模型运行,关闭命令如下
ollama stop deepseek-r1:32b
在此我们已经完成了本地DeepSeek的安装部署,但是这个界面还不太友好,而且我们还没有完成知识库的搭建,后续我们会通过RAGflow来完成个人知识库的搭建,具体详情请戳这里哦-->https://linshu.site/deepseek本地部署一/