DeepSeek R1 本地部署教程：Ollama + Chatbox 零基础配置指南

为什么要本地部署

快速回答: 通过 Ollama + Chatbox 可在 5 分钟内本地部署 DeepSeek R1，推荐 7B 版本（需 8GB+ 显存），支持完全离线运行，告别服务器繁忙。

DeepSeek 官方服务器经常出现「繁忙」状态，本地部署可以：

彻底解决排队等待问题
支持完全断网运行
保护敏感数据隐私
响应速度不受网络波动影响

部署方案概览

项目	说明
核心工具	Ollama
前端 UI	Chatbox AI
推荐版本	DeepSeek R1 7B
模型大小	约 4.7 GB
部署耗时	约 5 分钟

硬件配置要求

根据模型参数选择合适版本：

模型版本	显存要求	适用场景
1.5B	4GB+	入门体验
7B	8GB+	日常使用（推荐）
14B	16GB+	进阶需求
32B+	24GB+	专业级

建议：普通用户选择 7B 版本，兼顾性能与硬件要求。

第一步：安装 Ollama

下载安装

访问 Ollama 官网下载对应系统版本
支持 Windows、macOS、Linux
安装过程一路默认即可

下载模型

打开终端（CMD / Terminal），执行命令：

ollama run deepseek-r1:7b

等待模型下载完成：

下载完成后即可在终端内直接对话，但界面较为简陋。

第二步：配置 Chatbox UI

为获得更好的交互体验，推荐使用 Chatbox AI 作为前端。

安装 Chatbox

下载 Chatbox AI 客户端或使用网页版。

配置环境变量（Windows）

需要设置环境变量让 Chatbox 连接本地 Ollama：

操作步骤：

打开「控制面板」→「系统」→「高级系统设置」
点击「环境变量」
新建系统变量：
- 变量名：OLLAMA_HOST
- 变量值：0.0.0.0
重启 Ollama 服务

连接 Chatbox

打开 Chatbox
设置中选择「Ollama」作为 API 提供商
选择已下载的模型
开始对话

离线运行验证

本地部署的核心价值是离线可用：

完全禁用网络后，AI 依然能正常响应并展示思考链（Chain of Thought）。

进阶：创建专属助理

Chatbox 支持预设 AI 身份，实现个性化定制：

可创建不同角色：

写作助手
代码审查员
翻译专家
学习导师

常见问题

运行速度慢

检查是否选择了过大的模型版本
确认显卡驱动是否最新
关闭其他占用显存的程序

Chatbox 连接失败

确认环境变量设置正确
重启 Ollama 服务
检查防火墙设置

模型下载中断

重新执行 ollama run 命令会自动续传。

适用人群

推荐本地部署：

受够了服务器繁忙的用户
需要处理敏感数据的用户
希望离线使用 AI 的用户
喜欢折腾的开发者和极客

不推荐：

硬件配置过低的用户
需要运行超大参数模型的用户（建议使用云端）

总结

通过 Ollama + Chatbox 的组合，普通用户也能轻松在本地运行 DeepSeek R1。整个过程无需编程知识，5 分钟即可完成配置，是平衡性能与易用性的最佳方案。