一、选择合适的DeepSeek版本

根据电脑配置，选择合适的DeepSeek版本，这里我选择的是32B版本，这里我的电脑配置：

二、DeepSeek本地部署

1、安装Ollama

Ollama是一款功能强大的本地化大模型管理工具，能够帮助用户轻松部署和运行DeepSeek模型。

首先我们需要安装Ollama，它可以在本地运行和管理大模型。到Ollama官网 https://ollama.com，点击下载，然后选择适合自己系统的版本，这里选择Windows：

安装完成后，打开命令行界面并输入

ollama

如果屏幕上出现以下提示信息，那么恭喜你，Ollama 已经成功安装。

2、部署 DeepSeek R1 模型

首先，访问 Ollama 官网并点击页面顶部的「模型」(Models)选项，接着在列表中找到并点击「DeepSeek R1」：

在模型详情页面，根据我们计算机的显存容量选择合适的模型版本（详情参考第一章）：

例如，电脑运行的是 Windows系统，拥有 4GB 的显存，因此我选择了1.5b 版本的模型。点击 1.5b 版本，页面右侧将显示下载指令：

将此下载命令复制并粘贴到命令行中执行开始下载：

待命令执行完毕，就可以通过命令行与DeepSeek大模型进行交互了：

但是在命令行窗口下对话，还是太抽象，我们需要一个美观的图文交互界面。

3、通过ollama端口 API 访问原始模型

• 请求url：http://localhost:11434/api/chat

{
	"model": "deepseek-r1:1.5b",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个能够理解中文指令并帮助完成任务的智能助手。你的任务是根据用户的需求生成合适的分类任务或生成任务，并准确判断这些任务的类型。请确保你的回答简洁、准确且符合中英文语境。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "写一个简单的 Python 函数，用于计算两个数的和"
        }
    ],
    "stream": false
}

三、WebUI可视化

WebUI可视化选择直接在浏览器安装Page Assist插件的方式来实现。

Page Assist是本地 AI 模型的 Web UI，可以使用本地运行的 AI 模型来辅助进行网络浏览，利用本地运行的AI模型，在浏览网页时进行交互，或者作为本地AI模型提供者（如Ollama、Chrome AI等）的网页界面。

仓库地址：https://github.com/n4ze3m/page-assist

当前功能：

• 各类任务的侧边栏

• 支持视觉模型

• 本地AI模型的简约网页界面

• 网络搜索功能

• 在侧边栏与PDF进行对话

• 与文档对话（支持pdf、csv、txt、md、docx格式）

要把DeepSeek可视化，首先在扩展中的管理扩展页面，搜索找到Page Assist

然后点击获取Page Assist

获取完成后，就可以在扩展中看到PageAssist插件，点击对应的插件就可以直接使用。

进入插件后，选择我们上面下载好的deepseek模型，然后就可以跟DeepSeek进行可视化对话了，如果需要获取最新的数据，需要打开下方的联网开关。

到这里，DeepSeek的WebUI可视化就完成了。

四、数据投喂训练AI

1、自定义AI知识库

nomic-embed-text是一款高效的嵌入式模型，专为数据投喂任务设计

实现数据投喂训练AI，需要下载nomic-embed-text和安装AnythingLLM。

下载nomic-embed-text：

在终端输入 ollama pull nomic-embed-text 回车下载nomic-embed-text嵌入式模型（后面做数据投喂会用到）。

安装AnythingLLM：

进入官网 https://anythingllm.com/，选择对应系统版本的安装包进行下载

选择【所有用户】点击下一步。

修改路径地址中的首字符C可更改安装位置，本例安装到F盘，点击下一步。

点击完成。

软件打开后，点击【Get started】。

点击箭头，进行下一步。

输入工作区名称，点击下一步箭头。

点击【设置】，里面可以设置模型、界面显示语言等。

若软件显示英文，可在Customization外观定制里面选择Chinese即可。

AnythingLLM设置

在软件设置里面，LLM首选项界面，提供商选择Ollama，Ollama Model选择你前面下载的DeepSeek-R1系列模型1.5b~671b，然后点击Save changes。

在Embedder首选项界面，嵌入引擎提供商选择Ollama，Ollama Embedding Mode选择【nomic-embed-text】，然后点击保存更改。

①点击【工作区设置】，②点击聊天设置，③工作区LLM提供者选择【Ollama】，④工作区聊天模型选择【deepseek-r1】模型，⑤然后点击【Update workspace agent】。

代理配置界面，工作区代理LLM提供商选择【Ollama】，工作区代理模型选择【deepseek-r1】，然后点击【Update workspace agent】。

最后就是数据投喂训练AI：

在工作区界面，点击【上传】。

❶点击upload选择需要上传的文件（支持PDF、Txt、Word、Excel、PPT等常见文档格式）。❷勾选上传的文件，❸点击【Move to Workspace】。

点击【Save and Embed】。

没有投喂数据之前，输入正点原子公司名称是什么？AI是回答不了的，投喂后能够准确回答出来。

到这里数据投喂训练AI就完成啦，有需求的完全可以自己搭建一个智能知识库出来。

2、通过AnythingLLM端口 API 访问经训练的AI

注意：默认访问端口是关闭的，需要手动打开

• 请求url：http://localhost:3001/api/v1/workspace/test/chat

这里的 test 就是我们之前创建的工作区，不同工作区投喂的数据互不影响。意思就是，你新建一个工作区，将无法回答test工作区中已经投喂的相关数据的内容。

{
  "message": "高垚淼是谁",
  "mode": "chat",
  "sessionId": "identifier-to-partition-chats-by-external-id",
  "attachments": [
    {
      "name": "image.png",
      "mime": "image/png",
      "contentString": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
    }
  ]
}

额外的这里还需要在AnythingLLM上创建api key，在请求头上填写

请求，我们将看到如下返回：

其中各参数含义如下：

同时，点击这里能看到其他所有的API请求接口，可以进一步了解：