1.1 为什么要在本地部署DeepSeek

在本地搭建大模型（如DeepSeek）具有多个重要的优势，比如：

1. 保护隐私与数据安全。数据不外传：本地运行模型可以完全避免数据上
   传至云端，确保敏感信息不被第三方访问。
2. 可定制化与优化。支持微调（Fine-tuning）：可以根据特定业务需求对模
   型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。
3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网
   连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依
   然可以正常工作，不受外部因素影响。

1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤

一共只需要三步，就能做到DeepSeek 在本地运行并与它对话。

• 第一步，下载并安装ollama
  Ollama：是一个人工智能和机器学习工具平台，主要用于在本地电脑运行大型语言模型（LLM），能自动识别并利用 Windows 系统中的最优硬件资源，支持接入完整的 ollama 模型库，提供多种模型用于文本分析等 AI 任务，还设有常驻 API 以便将 AI 功能整合到其他应用中。
  使用ollama 管理各种不同大模型，ollama 比较直接、干净，一键下载后安装就行，安装过程基本都是下一步。
  安装后，打开命令窗口，输入ollama，然后就能看到它的相关指令，如下图所示：

• 第二步，下载模型
  命令窗口输入：ollama pull deepseek-r1:1.5b，下载大模型deepseek-r1
  
  至此DeepSeek大模型就下载到我们本地电脑
  ollama支持的模型可以从此页面进行查看

• 第三步,运行大模型
  在cmd(Windows) 或terminal(Mac) 执行命令：ollama run deepseek-r1:1.5b，很快就能进入对话界面：

  Mac-mini ~ % ollama run deepseek-r1:1.5b
  >>> Send a message (/? for help)

DeepSeek 本地运行使用演示

上面步骤搭建完成后，接下来提问DeepSeek一个问题：ollama和comfyui的区别?，下面是它的回答，首先会有一个think标签，这里面嵌入的是它的思考过程，不是正式的回复：

等我们看到另一个结束标签 think 后，表明它的思考已经结束，下面一行就是正式回答