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Windows环境下本地部署deepseek-r1或其他大模型【保姆级教程】

news 来源：原创 2025/9/14 9:08:43

背景

最近deepseek本地部署的概念越来越火，勾起了我学习的兴趣。

我就在思考如何使用家用机或者平时打游戏的机器来本地部署deepseek，给自己开发个智能体来辅佐自己平时的工作生活需要。

那么看完这篇文章，一步步跟着做你就可以完成Deepseek-r1蒸馏板的本地部署！

准备工作

你需要一台有显卡的机器，显存是主要指标，当然没有显卡也可以玩，其次你的电脑有足够的空间。
以下是需要准备的相关素材

显卡： 显存越大越好，型号没那么重要，主要是显存笔者测试显卡为（4090D魔改48G）；
内存： 16G就够，当然越大越好；
cpu：这个没有啥强制要求，核心多一些留给下篇文章介绍的虚拟机。

注：最好有科学上网能力，显卡的话没有也成。

开始部署

下载olloma

这东西你可以理解成就是个容器或者承载大模型的工具，可以以特定形式输入输出大模型的内容。

点击直达olloma官网点击Download下载

安装olloma

没啥特殊操作下载完直接双击安装

下载deepseek-r1模型

在olloma点击models或者https://ollama.com/search

找到deepseek-r1
根据显存大小选择合适的模型
下载并安装模型

这里强烈建议下载 1.5b的版本，你先试试，会用了之后再下载更大模型

复制ollama run deepseek-r1:1.5b 打开cmd粘进去运行

之后就是等待下载完成
会见到类似于这样的状态

使用

至此你已经完成了本地部署！

如何使用

直接cmd内对话（这不优雅！）
使用例如chatbox的工具(简单配置开箱即用)

官网：https://chatboxai.app/zh
（1）安装chatbox
（2）一步步跟着点

配置完成！你可以新建对话后使用你本地的模型来对话了！

关于其他参数

上下文的消息数量上限：是控制一次对话中对多少个对话内容进行参考的（默认值即可）
严谨与想象：简单理解就是越低想象的越少。
Top-p: 用来控制输出的，越高的值输出的低分尾短（简单理解为废话越少）

结束语

恭喜，你已经学会了如何本地部署大模型，并且简单的使用他！

下一篇文章我将提供本地部署大模型的高级用法（如：向量数据库，文件上传等等），敬请期待！

Windows环境下本地部署deepseek-r1或其他大模型【保姆级教程】

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