自从deepseek越来越火，官网也是频繁的出现问题，经常出现“服务器繁忙，请稍后再试。”的提示。
其实，我们可以利用deepseek开源的模型，用自己的电脑在本地搭建一个，将模型部署在本地使用。
本文就来教你如何快速，简单的搭建一个模型。

首先准备工作要有：

显卡 显卡 显卡

重要的事情说三遍。

我目前使用的是rtx 2060显卡，实测可以跑7b，8b的模型。

其它配置：cpu/i5 10400f，内存/16gb，电脑系统/win10。

如果你的电脑配置跟我差不多或者比我高，那就可以继续看下去。

如果低一点，可以试试1.5b的模型，应该也能跑，但是必须得要有显卡才行。

教程开始，只需要下面几步，立马就能跑起来你的第一个deepseek模型。

下载并运行Ollama

打开官网网址：https://ollama.com/

下载exe文件包

这里根据你的操作系统，选择下载相应的包，这里只介绍windows下的教程。

下载好了之后，别忙着安装，因为windows安装包，默认安装在c盘里面，后面下载的模型，也会下载到c盘里面，为了避免c盘容量不够的情况，我们先来进行一个设置，我写了一个bat脚本，你可以把它复制，并且在安装包的同目录下新建一个install.bat文件，把复制的bat脚本复制进去，然后用管理员权限运行一下。

@echo off
chcp 65001 > nul
set "SCRIPT_DIR=%~dp0"
set path=E:/Ollama
setx OLLAMA_MODELS "%path%/models" > nul
setx OLLAMA_HOST "0.0.0.0" > nul
setx OLLAMA_ORIGINS "*" > nul
echo 环境变量已设置成功,下面将进行安装程序，安装页面弹出后，直接点install即可，程序将被安装到%path%
%SCRIPT_DIR%OllamaSetup.exe /DIR="%path%"
pause

如果你是小白，不懂编码什么的，复制运行也会出错，那么就到这里下载这个脚本。

https://lovefc.lanzoup.com/ix5Wz2od3cid

下载密码:cur2

上面的path变量就是要安装的目录，你可以更改一下 set path=xxx 这个变量，注意=号后面不能有空格。

不更改脚本的话，你要确保你有E盘。

这个文件要跟刚才下载的安装包放在同一个目录里

右键点击install.sh,然后选择以管理员身份运行

点击之后，如果不出意外，执行后，等待一段时间，就会自动打开ollama的安装页面，直接进行安装就可以了。

上面的脚本，是添加系统变量和设置安装路径的，如果你会这方面的设置，也可以手动进行设置。

安装好了之后，系统会自动运行ollama，在电脑右下角有个小图标，请将ollama重启一下，关闭后重新打开ollama，如果没有快捷方式，在搜索栏搜索ollama就能看到。

下载模型

ollama安装好之后，接下来就能下载模型了。

这里我们使用的是deepseek-r1的模型。

模型官方地址：https://ollama.com/library/deepseek-r1

在电脑上重新打开一个cmd窗口或者windows powershell窗口。

输入命令：ollama help

出现上面的页面，说明操作目前为止都是对的。

ollama 命令，我们目前只要记住这三个就可以了：

查看模型列表：ollama list

安装模型：ollama run xxxx

卸载模型：ollama rm xxxx

下载模型，直接输入命令就可以了。

比如我使用的是8b的模型，就在cmd里面直接输入ollama run deepseek-r1:8b

这里给大家一个参考，请根据你的显卡下载相应的模型。

接下来就是等待下载，下载好了之后会直接运行。

你可以直接在命令行里面输入问题，让他解答。

使用可视化ai工具

模型安装好了，不能总是在命令行里面使用，所以我们需要一个ai工具来配合我们使用。
不想折腾的，推荐chatbox，使用非常简单。

访问官网：https://chatboxai.app/zh

下载Windows，然后安装。下载好之后，选择自己的模型或者在设置里面设置一下。

需要注意的是，我在上面就已经把ollama服务配置好了，就是上面的变量设置，所以这里不用在进行其它设置。

直接选择模型提供方：OLLAMA API,

API域名填写：http://127.0.0.1:11434

然后模型选择一下就可以了。

接着，就可以愉快的使用了，输入问题后，可能要等待一会才出结果，这是正常情况，具体速度看你模型的大小和电脑配置。

另外，如果你是一个略微懂些编程的人，还可以使用：https://github.com/jakobhoeg/nextjs-ollama-llm-ui

这个网页ui库进行可视化管理，它可以让你在网页轻松的使用本地模型。

另外还有一个非常简单，友好的chrome浏览器插件-page-assist

可以到这个页面去下载-https://github.com/n4ze3m/page-assist/releases/tag/v1.5.2

以上，便是本地部署deepseek-r1模型的全部教程，希望能够帮到你。