使用DeepSeek R1打造私有化AI助手
要使用 Ollama 和 Chatbox 实现 DeepSeek R1 的本地 AI 助手，你需要完成以下几个步骤。
这个过程包括
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安装 Ollama
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配置 DeepSeek R1 模型
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使用 Chatbox 作为前端与模型进行交互。
1. 安装 Ollama
Ollama 是一个用于本地运行大型语言模型的工具。
可以通过以下步骤安装 Ollama：
1.1 下载 Ollama
- 访问 Ollama 的 GitHub 仓库 或官方网站，下载适合你操作系统的安装包。
1.2 安装 Ollama
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Windows: 双击下载的安装包，按照提示完成安装。
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macOS: 将下载的 .dmg 文件拖到 Applications 文件夹中。
- Linux
: 使用包管理器或直接运行下载的安装脚本。
1.3 验证安装
- 打开终端或命令提示符，输入 ollama --version，确保安装成功。
1.4 Ollama常用命令
2. 配置 DeepSeek R1 模型
2.1 下载 DeepSeek R1 模型
- 从 Ollama的官方网站下载 DeepSeek R1 模型文件。
ollama run deepseek-r1:7b
2.2 启动模型
- 启动和下载模型是同一个命令，如果没有下载过的新模型会直接下载，以及下载过的则直接启动。
ollama run deepseek-r1:7b
3. 安装和配置 Chatbox
Chatbox 是一个用于与本地 AI 模型交互的前端工具。
可以通过以下步骤安装和配置 Chatbox：
3.1 下载 Chatbox
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访问 Chatbox 的 https://chatboxai.app/zh官方网站，下载适合你操作系统的安装包。
3.2 安装 Chatbox
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Windows: 双击下载的安装包，按照提示完成安装。
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macOS: 将下载的 .dmg 文件拖到 Applications 文件夹中。
- Linux
: 使用包管理器或直接运行下载的安装脚本。
3.3 配置 Chatbox
- 打开 Chatbox，进入设置页面。
- 在 Model 部分，选择 Ollama。
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输入 Ollama 服务器的地址（通常是 http://127.0.0.1:11434）。
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选择 DeepSeek R1 7b作为模型。
4. 使用 Chatbox 与 DeepSeek R1 交互
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打开 Chatbox，输入你的问题或指令，如:"介绍一下春节的由来"
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Chatbox 会将请求发送到 Ollama 服务器
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首先显示 DeepSeek R1 的思考思路，在think标签里面，这个不是deepseek真正的回复。
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think之外的才是deepseek给我们的答案。包括我们使用的模型和花费的tockens。
5. 优化和调试
- 性能优化
: 如果你的硬件资源有限，可以尝试调整 Ollama 的加载模型的大小，减少模型的资源占用。Ollama安装过的模型都可以使用的。
6. 其他注意事项
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模型更新: 定期检查模型的更新，确保你使用的是最新版本。
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安全性: 确保你的本地服务器和模型文件不会被未经授权的访问。
通过以上步骤，你应该能够成功在本地部署 DeepSeek R1 模型，并使用 Chatbox 作为前端与其进行交互。