前提说明：

        相信大家最近也被Deepseek本地部署刷屏或者或多或少听过，因为现在Deepseek官网的压力有点大，很容易服务器繁忙，让想体验的人望而却步。对，我也是因为这样所以才去本地部署，先说结论：硬件条件不是很优越的不太推荐本地部署，效果并没有想象中的好，可以当做一个享受过程来本地部署。

安装ollama

官网下载网址：Download Ollama on Windows。

大家可能会碰见一直网址转圈圈的情况：

当初我也很困惑很迷茫，尝试用过很多方法：用网盘下别人的资源，但不是最新的。用魔法，但也比较慢。我也是偶然的机会碰见别人评论区有人说可以用迅雷：先右键在Download for Windows上获取下载链接，然后在迅雷打开，下载速度嘎嘎快，由于ollma安装默认为c盘且在页面不能调节下载位置，所以大家可以提前看一下ollama变更安装位置的博文，这里就不多赘述了。

下载模型：

点击官网的models就可以看见各种各样的大模型：

第一个就是我们实操的deepseek 。

安装模型：

 查看自己显卡的详细情况可以win+r，输入cmd调出命令行输入wmic path win32_VideoController get name,adapterram,DriverVersion查看显卡信息，name是名字，adapterram是显存大小（注意是字节形式的，如果想转换成gb形式则需要除以1073741824即1024*1024*1024），DriverVersion是显卡驱动程序的版本号。记住一定要适当根据显卡硬件条件来选择合适的模型大小，选择好后复制下载链接然后在命令行中输入ollama run deepseek-r1（举例），然后等待下载即可。

 运行模型：

打开命令行后输入ollama list查看已经下载好后的模型列表，然后输入ollama run （这里填输入列表模型名字也就是Name）即可运行模型开始对话。

ui界面

大家可能觉得命令行操作起来不好看也不方便，这里可以用可视化ui界面操作。

先要下载docker 容器

 https://www.docker.com 下载，这里依然选择Windows版

这是open-webui的下载地址：https://github.com/open-webui/open-webui

找到“If Ollama is on your computer, use this command”这一项，点击右边的按钮复制这个指令：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

放在命令行中下载。下载完成进入docker-desktop。如下：

点击后会进入一个可视化网站界面，注册登录后即可与大模型沟通。

到此就完成啦，有什么问题可以在评论区讨论，能撑到这里你太棒了！！！