最近一段时间，国产大模型DeepSeek-R1在市场上迅速崛起，成为了众多用户的新宠。然而，伴随其热度与用户量的急剧攀升，由此导致服务器繁忙的状况频繁出现。
为了摆脱服务器繁忙的困扰，本地部署DeepSeek-R1成为了一个绝佳的解决方案，这不仅减少了对网络连接的依赖，还能增强数据安全性。接下来，就让我们一起来看看如何操作吧。
1、下载并安装Ollama
Ollama是一款开源的本地化大模型部署工具，用户可以通过Ollama轻松安装、配置和运行各种开源大模型。
进入Ollama官网(网址为https://ollama.com/download)，该平台支持macOS、Linux、Windows系统，根据电脑系统选择对应的版本下载。
以小编使用的Macbook Air为例，选择“macOS”，点击下载。
下载完成后，双击安装程序并按照提示完成安装。如果在顶部菜单栏中看到这个羊驼图标，即表示Ollama在运行状态。
2、安装DeepSeek-R1
接下来，我们回到Ollama官网，在左上角找到 “Models” 点击进入。
在搜索框中输入deepseek-r1，找到“deepseek-r1”，点击进入详情页。
DeepSeek-R1有诸多类型，每个类型的名称后跟随的 1.5B、7B、14B 等，是模型的参数量。大家可根据自身电脑的硬件配置情况选择参数。
(上图：DeepSeek-R1各版本特性)
需要注意的是，模型的参数量与处理数据及生成内容的复杂程度呈正相关。参数量的增大，模型具备处理更为复杂数据的能力，生成的内容也相应更为丰富多样，但对电脑的硬件配置要求也越高。
小编选择的是8b版本，并复制“ollama run deepseek-r1:8b”命令。
调出电脑的“启动台”，搜索“终端”并点击进入，将命令粘贴到“终端”窗口，按下回车键，等待安装完成。
3、下载并安装Chatbox
Chatbox是一款智能对话工具，结合了人工智能技术和便捷的操作界面，支持Windows、MacOS、Linux、Android、iOS及网页端，可帮助用户快速完成任务。
进入Chatbox官网(网址为https://chatboxai.app/zh)，找到适合自己电脑系统的版本，下载并完成安装。
下载完成后，打开Chatbox，点击“设置”，在“模型提供方”中选择“OLLAMA API”。
服务器总是繁忙？DeepSeek-R1本地部署图文版教程来啦
在“模型”列表中，选择已经安装好的“deepseek-r1:8b”，点击“保存”。
完成以上三个步骤，就可以在Chatbox中，与DeepSeek-R1展开对话了。
写在最后：
在人工智能快速蓬勃发展的当下，学会使用大模型，无疑能够让我们在信息处理和知识获取等方面占据优势。相信大家在使用过程中可以充分发掘DeepSeek-R1的潜力，创造出更多成果。
