开源的deepseek可以在本地部署；
- 安装Ollama， https://ollama.com/ 进入官网选择下载：
linux：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows：
https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.7/OllamaSetup.exe
mac：
https://github.com/ollama/ollama/releases/latest/download/Ollama-darwin.zip
在自己Windows机器上面安装，运行OllamaSetup.exe默认安装在C盘磁盘空间要足够大一点。
- 选择deepseek模型，搜索点击 Deepseek-r1 会有多个参数模型选择，根据自己主机性能选择:
参数规模（B 是 Billion首字母，十亿的意思）代表模型的复杂度和学习能力，参数越大，模型能处理的任务越复杂。
这里有几个选项：
1.5B：对于硬件配置较低的电脑（比如4GB内存和核显的配置）很合适。
7B-14B：大部分电脑都能运行这个版本，性能也平衡，个人使用，低并发，本地测试，基础任务(文本生成，简单问答)。
32B - 70B：中等规模，平衡性能与资源消耗，适合复杂任务（逻辑推理、代码生成）。
671B：超大规模，专为高性能场景设计（如科研、复杂问题解决），可能采用MoE架构（混合专家模型）优化效率。
本文做测试，选择1.5b 右侧 ollama run deepseek-r1:1.5b复制下来，在本地win+R输入cmd调出cmd命令，输入ollama run deepseek-r1:1.5b 开始安装；
success以后可以进行对话，结束对话/bye即可退出，ollama run deepseek-r1:1.5b再次进入对话。
chatbox安装可视化插件
https://chatboxai.app/zh 进入官网下载免费forWindows，安装完毕打开使用自己的 API Key 或本地模型。进入模型提供方选择界面，这里选择 Ollama API，
默认情况下，Ollama 服务仅在本地运行，不对外提供服务。要使 Ollama 服务能够对外提供服务，你需要设置以下两个环境变量：
OLLAMA_HOST=0.0.0.0
OLLAMA_ORIGINS=*
在 MacOS 上配置
打开命令行终端，输入以下命令：
launchctl setenv OLLAMA_HOST “0.0.0.0”
launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS “*”
重启 Ollama 应用，使配置生效。
在 Windows 上配置
在 Windows 上，Ollama 会继承你的用户和系统环境变量。
通过任务栏退出 Ollama。
打开设置（Windows 11）或控制面板（Windows 10），并搜索“环境变量”。
点击编辑你账户的环境变量。
为你的用户账户编辑或创建新的变量 OLLAMA_HOST，值为 0.0.0.0； 为你的用户账户编辑或创建新的变量 OLLAMA_ORIGINS，值为 *。
点击确定/应用以保存设置。
从 Windows 开始菜单启动 Ollama 应用程序。
在 Linux 上配置
如果 Ollama 作为 systemd 服务运行，应使用 systemctl 设置环境变量：
vim /etc/systemd/system/ollama.service
在 [Service] 部分下为每个环境变量添加一行 Environment：
[Service]
Environment=”OLLAMA_HOST=0.0.0.0”
Environment=”OLLAMA_ORIGINS=*”
保存并退出。
重新加载 systemd 并重启 Ollama;
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama
服务 IP 地址
配置后，Ollama 服务将能在当前局域网提供服务。你可以使用其他设备上的 Chatbox 客户端连接到此服务。
Ollama 服务的 IP 地址是你电脑在当前局域网的地址，通常形式如下：
192.168.X.X
在 Chatbox 中，将 API Host 设置为：
http://192.168.X.X:11434
注意事项
为避免安全风险，请不要将 Ollama 服务暴露在公共网络中。
