deepseek模型部署到本地使用+投喂數據訓練

近期，由于國外大量攻擊，導致 DeepSeek 經常無法使用；另外，許多朋友希望在本地搭建自己的知識庫，以保護自己的資料不被外泄。因此，越來越多的人希望能夠在本地部署 DeepSeek，但對于技術難度有所擔憂。別擔心，這篇教程將為你掃清所有障礙！從環境搭建到模型運行，每一步都進行了詳細拆解，即便是零基礎的小白也能輕松上手。讓我們一起來解決這些問題，順利完成本地部署，保護個人隱私的同時，享受強大的 AI 功能。

一、 Win版安裝教程：Ollama與AnythingLLM安裝及DeepSeek模型下載 （Mac安裝教程點擊跳轉）

1.選擇下載的安裝包右鍵解壓。（安裝包末尾獲取）

2.解壓后，右鍵以管理員身份運行Ollama安裝程序。

3.點擊Install安裝完成即可。

4.在D盤創建一個名為“OllamaAI”的文件夾。接著，打開系統環境變量，新增一個變量：

• 變量名：OLLAMA_MODELS
• 變量值：D:\OllamaAI

溫馨提示：此步驟旨在解決Ollama默認將模型下載到C盤的問題。如果C盤空間充足，可以跳過此步驟。在系統設置中搜索“系統變量”以進入相關設置。

在系統設置搜索系統變量

5.重啟電腦后，在開始菜單中找到并打開Ollama程序。啟動后，您會在電腦右下角看到一個羊駝圖標。

6.按快捷鍵Win+R，輸入cmd確定。

7.輸入 ollama run + 模型名稱，然后按回車鍵開始下載。（根據下方附圖中的硬件要求選擇下載一個或多個模型。此過程可能會稍慢，如果下載失敗，請重新輸入命令再次嘗試。）如下所示：

ollama run deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:8b
ollama run deepseek-r1:14b

安裝中：

二、安裝模型

根據自己的電腦配置選擇模型（附上配置參考圖片）

8.deepseek-r1模型下載完成后，當提示“success”時，表示下載已成功完成。

打開新的CMD窗口，輸入命令并按回車鍵，下載nomic-embed-text嵌入式模型（此模型將在后續數據投喂中使用）。

ollama pull nomic-embed-text

溫馨提示：若需要刪除模型，請輸入命令 ollama rm + 模型名稱，例如：ollama rm deepseek-r1:14b。

9.當 deepseek-r1 和 nomic-embed-text 模型下載完成后，開始安裝 AnythingLLM 軟件。

10. 選擇【所有用戶】并點擊“下一步”，根據自己的需求繼續點擊“下一步”即可。

11. 下載完成后，打開 AnythingLLM，點擊【Get started】。

12. 點擊箭頭，進入下一步。

13. 輸入工作區名稱，點擊箭頭繼續。

14. 點擊【設置】，在其中可以設置模型、界面顯示語言等選項。

三、AnythingLLM設置

1. 在軟件設置中的 LLM首選項 界面，選擇提供商為 Ollama，在 Ollama Model 中選擇前面下載的 DeepSeek-R1 系列模型，點擊 Save changes 保存更改。

2. 在 Embedder首選項 界面，選擇嵌入引擎提供商為 Ollama，在 Ollama Embedding Mode 中選擇 nomic-embed-text，然后點擊 保存更改。

3. 點擊 工作區設置，在 聊天設置 界面：

? 將 工作區LLM提供商 選擇為 Ollama，

? 將 工作區聊天模型 選擇為 deepseek-r1，

? 然后點擊 Update workspace agent 更新工作區代理。

4. 在 代理配置 界面，將 工作區代理LLM提供商 選擇為 Ollama，將 工作區代理模型 選擇為 deepseek-r1，點擊 Update workspace agent 更新工作區代理。

四、如何投喂數據（訓練AI）

1.在工作區界面，點擊【上傳】。

2. 點擊 Upload，選擇需要上傳的文件（支持 PDF、TXT、Word、Excel、PPT 等常見文檔格式）。勾選需要上傳的文件。點擊 Move to Workspace 將文件移動到工作區

五、DeepSeek-R1應用展示