DeepSeek当前服务器资源紧张，很多时候问题问着问着，就提示服务器没反应了。于是，有很多小伙伴就想在地本部署DeepSeek，训练自己的知识库。当然，这样做有利有弊，通过DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型开源给社区，根据部署的DeepSeek模型，需要有对应的硬件配置做保障。也就是说，不同的模型需要有匹配的硬件资源，才可以正常的运行；本地部署的DeepSeek可以使用本地的知识库，可以保护自己的资料不被外泄。下面就详细介绍一下从环境搭建到模型运行，从训练知识库到让DeepSeek实现基于MM32自动生成代码，熟悉AI的强大功能。2.1 到Ollama官网（https://ollama.com）下载Ollama。2.2 双击OllamaSetup.exe，安装Ollama软件，选择默认安装选项，具体步骤如下：2.3 等待安装完成，就会弹出如下的命令窗口，在窗口界面尝试输入ollama命令，就会输出对应的提示信息：3.1 在Ollama官网的Models栏中（https://ollama.com/search）找到deepseek-r1，然后选择1.5b的版本（这个版本对电脑的要求是最低的）。3.2 使用快捷键WIN+R，打开运行窗口，输入cmd并确定。3.3 在弹出的窗口中，输入ollama run deepseek-r1:1.5b这个命令。第一次运行，如果没有部署过deepSeek，它会自动下载并部署；然后等待下载和部署完成：3.4 在DeepSeek部署完成后，我们就可以直接在这个窗口中本地和DeepSeek进行交互了。但这个界面并不是太友好，下面会跟大家分享两个桌面应用软件。四、部署nomic-embed-text嵌入式模型4.1 在Ollama官网的Models栏中（https://ollama.com/search）找到nomic-embed-text。4.2 使用快捷键WIN+R，打开运行窗口，输入cmd并确定。4.3 在弹出的窗口中，输入ollama pull nomic-embed-text这个命令，它会自动下载并部署，然后等待下载和部署完成就可以了。Chatbox AI是一款AI客户端应用和智能助手，支持众多先进的AI模型和API，可以在Windows、MacOS、Android、iOS、Linux和网页版上使用。5.1 到Chatbox AI官网（https://chatboxai.app/zh）下载Chatbox AI。5.2 双击Chatbox-1.9.8-Setup.exe，安装Chatbox AI软件，选择默认安装选项，具体步骤如下：5.3 在第一次运行的时候，会弹出如下对话框，选择使用自己的API Key或本地模型。5.4 在选择模型时，我们选择本地模型Ollama API，并在弹出的设置窗口中，使用默认配置即可，然后点击保存。5.5 这时候，我们就可以使用本地部署的DeepSeek进行交流了。5.6 当然，使用Chatbox AI软件也可以通过调用API Key的方式与DeepSeek服务器进行访问连接，只需点击软件界面左下角的设置，在弹出的设置界面输入在DeepSeek创建的API key就可以了。5.7 这时候再返回Chatbox AI聊天，就是与DeepSeek服务器之间进行交互了。Cherry Studio是一个支持多模型服务的桌面客户端，为专业用户而打造，内置30多个行业的智能助手，帮助用户在多场景下提升工作效率。6.1 到Cherry Studio官网（https://cherry-ai.com）下载Cherry Studio。6.2 双击Cherry-Studio-0.9.19-setup.exe，安装Cherry Studio软件，选择默认安装选项，具体步骤如下：6.3 点击Cherry Studio软件右下角的配置图标，配置Ollama调用本地的DeepSeek。6.4 点击Cherry Studio软件右下角的配置图标，配置联网与DeepSeek服务器进行交互。6.5 返回到聊天界面，我们可以点击Cherry Studio软件顶端来切换模型。个人感觉，这个是比Chatbox AI软件方便的一个地方。6.6 我们先切换到本地DeepSeek测试一下。6.7 再切换到与DeekSeek服务器测试一下。7.1 点击Cherry Studio软件右侧的知识库图标，在知识库界面，点击添加图标，在弹出的窗口中输入知识库名称，选择嵌入模型。7.4 当然，我们还可以把文档、资料都添加到这个知识库里，这样就创建本地的私有知识库了，通过DeepSeek模型可以检索这个知识库，实现交互。8.1 到AnythingLLM官网（https://anythingllm.com）下载AnythingLLM。
8.2 双击AnythingLLMDesktop.exe，安装AnythingLLM软件，选择默认安装选项，具体步骤如下：8.3 第一次启动AnythingLLM会有一个运行向导，点击Get Started后，所有配置项选择默认的即可。8.4 最后一步，我们创建一个工作区，就进入到了AnythingLLM主界面。8.5 点击AnythingLLM左下角的Open settings图标，先对AnythingLLM软件进行前期的配置。8.6 点击知识旁边的设置图标，对知识库进行配置。8.7 这时候，我们就可以通过本地的DeepSeek大语言模型检测本地的嵌入式知识库进行交互了。8.8 点击知识旁边的上传图标，对知识库进行训练。
根据与DeepSeek的交流，依次给DeepSeek发送如下3条指令：
DeepSeek的答复如下：
十、感受
在学习和使用的过程中，不仅感受到了DeepSeek的强大，还感受到了AI的智能与趋势。上面分享了一些学习过程中的部署环境和软件，自己还是更喜欢使用Cherry Studio这个软件，操作方便快捷。
同时，对于本地部署DeepSeek，在响应速度上要比服务器快很多；本地知识库的训练丰富程度，也影响了DeepSeek是否更智能化的理解你想表达的意思或需求，而且本地知识的训练需要大量的投喂。所以，我个人还是喜欢服务器版本的服务。
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