摘要：DeepSeek作为国内目前最火的AI技术，相信许多互联网爱好者都有所了解，大家可以通过DeepSeek官网进行体验访问，不过比较纠结的是大家估计都遇到过访问超时的情况。
DeepSeek作为国内目前最火的AI技术，相信许多互联网爱好者都有所了解，大家可以通过DeepSeek官网进行体验访问，不过比较纠结的是大家估计都遇到过访问超时的情况。
如何可以流畅的体验呢，当然最好的方式是本地部署DeepSeek-R1模型，这样就不用担心访问超时的情况了。
这里基于Win10操作系统来本地部署DeepSeek-R1大模型，感兴趣的一起来看看吧！
要运行deepSeek-r1前提先要安装一个能运行大模型的工具，这里选择ollama。
ollama目前是github最火的大模型运行工具，如果本地需要部署大模型的话，ollama是首选的运行工具。
官网：https://ollama.com/
进入官网后，点击下载按钮进入下载页面。
这里选择Windows操作系统，需要Win10及以上版本的操作系统。然后点击下载。
安装包体积745.4M下载会非常缓慢，大家可以从文章末尾获取下载地址。ollama下载完成后进行安装。
双击exe安装程序进入安装界面。
点击Install，进入安装过程，如下图：
直到安装完成即可。
运行ollama打开PowerShell命令行窗口。
因为是个人电脑，本身电脑配置就不高，这样选择最基础的模型参数1.5B来进行安装。安装方式直接采用命令行控制台直接进行安装。具体命令如下：
ollama run deepseek-r1:1.5b安装过程如下图：
安装过程需要下载资源包，大家需要耐心等待。安装成功出现“success”字样，具体如下图：
查看安装成功的模型，执行如下命令
ollama list注意：cmd和Powershel命令行窗口需要使用管理员运行，否则可能报错
直接使用控制台进行对话，效果如下：
说明：因为是最基础的1.5B模型，对话问题的范围和准确性还是有待于提高的。不过整体相应速度还是可以的。对话效果如下图：
首先需要安装ChatBox客户端然后安装运行，然后配置API方式。
Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。
ChatBox官网：https://chatboxai.app/
安装完成后，双击打开Chatbox客户端
打开设置界面，模型提供方选择Ollama APl，模型选择deepseek-r1:1.5b
然后点击保存就可以了。
说明：http://localhost:11434 为Ollama本地服务的默认端口直接配置就行了。前提要保证Ollama本地服务正常运行。
然后我们来体验一下，我们输入“我想要使用html写一个简单的登录界面代码”
具体运行效果如下图：
到此整个部署过程就算完成了。运行速度还是不错的，再也不用担心对话的时候出现服务器繁忙的问题了。
如果大家不了解ollama 工具的话，可能第二次不知道如何运行。具体的操作方法和Docker很类似如下：首先运行ollama 应用程序，然后执行如下命令：
运行效果如下：
然后就可以正常进行控制台对话了。
这个主要取决于自己电脑的网络，客观来说国内下载的话估计需要半个小时以上。我这边测试耗费了将近一个多小时。
大家可以参考下面的表格，给出的电脑配置要求。避免因为配置问题运行不了。
R1 模型版本CPUGPU内存存储1.5BIntel Core i5/AMD Ryzen 5 及以上无强制要求，有 1GB 及以上显存可提升性能最低 8GB，推荐 16GB+至少 10GB，建议留更多缓存空间7BIntel Core i7/AMD Ryzen 7 及以上无强制要求，有 4GB 以上显存更好，推荐 8 - 12 GB最低 16GB，推荐 32GB+至少 12GB，建议 30GB+8B无强制要求，有 4.5GB 以上显存更好，推荐 8GB+最低 16GB，推荐 32GB+至少 12GB，建议 30GB+14BIntel Core i9/AMD Ryzen 9 及以上8GB 以上，推荐 12GB +，如 RTX 3080 及以上最低 32GB，推荐 64GB至少 15GB，建议 50GB+32B高端多核，强多线程处理能力18GB 左右，建议 24GB +，如 NVIDIA A10032GB+，推荐 64GB+至少 20GB，建议 80GB+70B服务器级 CPU，如 Intel Xeon 系列40GB 以上，如 NVIDIA H10064GB+，推荐 128GB+至少 30GB，建议 200GB+总体来说本地部署DeepSeek-R1模型还是比较简单的。主要要确认自己的电脑配置是否支持，耗时的操作主要是下载DeepSeek-R1模型。大家如果有部署相关的问题欢迎评论区沟通交流！
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