DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练教程

驰网飞飞

最近国产大模型DeepSeek特别火，以至于频繁出现反应迟缓甚至宕机的情况，和两年多之前ChatGPT的遭遇颇为相似。

DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练教程

万幸，DeepSeek是一个开源模型，我们大可以通过本地部署，在自己的终端上随时使用！下面飞飞和你们分享DeepSeek本地部署流程及详细步骤。

一、DeepSeek本地部署
1、安装Ollama
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官网点击下载，然后选择适合自己系统的版本，这里选择Windows：

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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。

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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」：

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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：

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例如，我的电脑运行的是 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：

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将此下载命令复制并粘贴到命令行中执行开始下载：

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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：

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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。

二、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

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然后点击获取Page Assist

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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。

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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。

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到这里，DeepSeek的WebUI可视化就完成了。

三、数据投喂训练AI
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）。

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安装AnythingLLM：

进入官网，选择对应系统版本的安装包进行下载

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选择【所有用户】点击下一步。

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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。

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点击完成。

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软件打开后，点击【Get started】。

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点击箭头，进行下一步。

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输入工作区名称，点击下一步箭头。

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点击【设置】，里面可以设置模型、界面显示语言等。

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

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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。

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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。

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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】。

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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】。

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最后就是数据投喂训练AI：
在工作区界面，点击【上传】。

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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】

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点击【Save and Embed】。

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没有投喂数据之前，输入驰网公司名称是什么？AI是回答不了的，投喂后能够准确回答出来。

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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。
最后，本地部署和在线使用各有利弊，本地对GPU配置要求较高，但运行稳定，不受网速影响，还可以训练自己专属的大模型。有需要的小伙伴可以体验一下~

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