DeepSeek 与 Ollama：本地运行 AI 模型的完美组合
今天体验一把本地跑大模型，仅体验安装流程，并不是用实际生产。实际生产还是用 API 或网页版。
部署DeepSeek依赖 Ollama，它是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型。
1、安装 ollama
根据你的操作系统类型，选择合适的 Ollama 安装包。
🌵官方下载页
https://ollama.com/download
2、安装 deepseek-r1
根据你的电脑配置，可以选择不同参数的模型版本。普通配置的电脑可选择 7B 或 1.5B 的模型，而配置较高的电脑则可以选择更大参数的 32B 模型。
🌵模型下载网页
https://ollama.com/search
例如，选择 1.5B 的模型，可以通过以下命令进行部署：
ollama run deepseek-r1:1.5b
部署完成，可以提问了。
3、网页对话（可选）
直接使用 chrome 插件 page-assist，实现页面进行对话。
🌵page-assist 官方
https://github.com/n4ze3m/page-assist
4、MacOS 三行命令部署
因为我的系统是 MacOS，已安装了 brew，所以使用 brew 安装 ollama，当然本机部署只是体验过程，并不用于实际生产使用。
brew install ollama
ollama serve
ollama run deepseek-r1:1.5b命令 1 是下载 Ollama
命令 2 是运行 Ollama服务，Ollama 需要一直后台运行。
命令 3 是下载/运行 DeepSeek 模型：需新打开一个命令窗口，执行命令 3。
这里使用的是 1.5b 参数的版本，大概需要 1.1G。
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