DeepSeek本地安装全攻略
安装DeepSeek到本地确实能带来不少便利，性能提升也挺明显。我们这次主要聊聊用Ollama安装的步骤，感觉这方法最省事。下面具体说说怎么弄，大家可以参考一下。
【软件要求】
- 终端工具：MacOS和Linux自带就行；Windows用WSL 2的话，在开始菜单搜“Ubuntu”之类的Linux发行版就能启动终端，或者用PowerShell开WSL 2环境。
- 基础工具：Python 3.10以上版本得装好，装的时候记得勾选“Add Python to PATH”；pip（Python包管理工具）和Git（代码管理用的）也得确保装了。
【使用Ollama安装】
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安装Ollama
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MacOS系统：去ollama.ai下载MacOS应用；下载完在“下载”里找ollama.zip，解压后把Ollama图标拖到“应用程序”里；打开应用按提示授予权限，命令行工具就能用了。
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Linux/Ubuntu 24.04/WSL（Windows）系统：终端里运行curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh安装；装完执行ollama serve启动服务；再输入ollama --version，要是显示版本号（比如ollama version 0.1.25），就说明装好了。
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安装DeepSeek - R1
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先看看模型是不是在Ollama默认库里：终端输入ollama list，看列表有没有deepseek - R1。有就直接运行ollama pull deepseek - R1下载，没得等网速。
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手动设置（默认库里没）：从Hugging Face或DeepSeek官网拿gguf格式的DeepSeek - R1模型文件（比如deepseek - R1.q4_k_m.gguf），存到指定文件夹（比如~/models）；在同一文件夹里，做个叫modelfile的文件，内容是from ./deepseek - R1.q4_k_m.gguf（文件名得改对）；终端里运行ollama create deepseek - R1 -f modelfile，模型就建好了。
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运行DeepSeek - R1
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终端输入ollama run deepseek - R1，就能跟模型聊天了。比如输入“write a Python function to calculate fibonacci numbers.”，模型会回个Python函数代码。
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验证安装（可选）
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运行ollama list，看deepseek - R1是不是在列表里。再用几个例子测测推理速度和回答质量，看够不够用。
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在Web UI中运行DeepSeek
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运行ollama web启动Web UI，浏览器打开http://localhost:11434（通常是这样），就能在界面里跟DeepSeek互动，比命令行方便多了。
重点来了
用Ollama装DeepSeek确实简单，性能也够用，适合不想折腾复杂环境的人。
最后说说，本地安装DeepSeek确实能提升不少体验，特别是用Ollama的话，步骤清晰，上手快。不过具体怎么选还得看个人需求，有些人可能还是喜欢用云服务。总之，技术这东西灵活点好，找到最适合自己的方式最重要。
