新生力量DeepSeek，震惊世界

DeepSeek的v3和R1模型相继发布之后，以迅雷不及掩耳之势响彻了大江南北，但人怕出名猪怕壮，随着名声四起，流量蜂拥而入，让DeepSeek官网都顶不住压力。

好在，DeepSeek还提供了开源模型，咱们可以直接本地部署，这样就能够离线使用，不惧官网卡顿。

话不多说，开整！

第一步，下载ollma。

首先，请出重头戏ollma，它是什么呢？

一句话概括，它就是一个大模型管理以及调用工具。

现在市面上有很多公司发布的开源大模型，比如阿里幻方量化等等。

这么多家的大模型，如果每个都自己去适配的话就很麻烦，所以就会有大模型管理工具，把各个厂家的大模型做好适配，统一进行管理调用。

那ollma就是这样一个工具，这样作为我们使用方来说，就只需要使用ollma就能快速接入使用各大厂家的开源大模型。

今天的主角DeepSeek，就是用ollma来实现本地化部署！

咱们先去官网下载ollma。

这里有Windows、Linux和Mac三个版本，根据自己的系统版本选择一个对应的安装就可以了。

我是Mac系统，就下载Mac系统版本，也用Mac系统来演示。

等下载完成后，双击安装，等待完成即可。

下载安装好ollma以后，直接去它官网，找到对应的模型。

这里有7个不同参数的模型，数字越大，要求的性能就越高。

正常来说，咱们个人本地化部署，用7B就够了，当然如果你的电脑配置足够高，可以尝试更大参数的模型，回答的效果会更好！

复制安装命令，Mac系统打开终端窗口，Windows系统打开命令行窗口执行命令。

然后，就等着它去执行安装。

等进度走完，ollma会自动执行模型的部署。

当看到success的字样就代表部署成功，这时就可以开始和DeepSeek对话了。

先来问问他是谁，看到“由中国深度求索公司开发”这几个字，那是相当的敞亮和自豪，在大模型市场上，咱们也不落下风嘛！

再来问问他会干什么，嗯不错这个回答很AI，和其他大模型回答也差不多。

最后再来问问他喜欢什么，看起来他没有什么爱好，只是一个冷冰冰的AI助手。

当然了，总是在命令行执行总是有点不够方便，那这个时候就引入另外一个工具Anything，就可以实现像DeepSeek官方网站一样的对话了。

还是那三个问题，这次的回答就变成了对话的形式，是不是感觉非常棒呢？

DeepSeek本地化部署，相当的快捷方便，有了本地化，再也不怕卡顿和数据泄露了！

本地部署，无拘无束，赶快去试试！

部署成功的小伙伴，别忘记下方给个赞赏，写教程不容易！

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