近期，DeepSeek 作為人工智能領(lǐng)域一顆新星，冉冉升起，引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注。這款由深度求索公司開發(fā)的AI工具，以其強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用前景，迅速成為科技圈的新寵，相信在春節(jié)期間也刷爆了大家的朋友圈。

作為研發(fā)同學(xué)，應(yīng)該不僅僅了解一些新聞報道，更想上手親自體驗一下，那該如何操作呢？

最近花時間研究了下，上手體驗 DeepSeek 有以下幾種推薦方式：

1、訪問 DeepSeek 官方網(wǎng)站

這是最直接的方式，訪問 DeepSeek 官方網(wǎng)站 (https://www.deepseek.com/) 可以獲取最新產(chǎn)品信息、技術(shù)文檔和 API 接口說明。

部分功能可能提供在線體驗或 Demo 演示，方便快速了解 DeepSeek 的能力。

用戶注冊&登錄后，然后點擊“開始對話”就可以使用。

手機(jī)版 APP 體驗應(yīng)用同樣如此。

2、本地部署

即在自己的電腦上裝一個DeepSeek，也是本文介紹的重點內(nèi)容。

這種方式適合的人群為：

• 1）需要保證數(shù)據(jù)安全，不能聯(lián)網(wǎng)； 
• 2）對于性能的忍受度較高；
• 3）只需要普通的AI功能。

2.1  安裝 Ollama

關(guān)于 Ollama：

項目地址：https://github.com/ollama/ollama

官網(wǎng)地址：https://ollama.com/

模型倉庫：https://ollama.com/library

此文撰寫時項目最新版本：v0.5.7

簡單來說， Ollama 是一個基于 Go 語言開發(fā)的簡單易用的本地大語言模型運行框架?？梢詫⑵漕惐葹?docker（同基于 cobra (opens new window)包實現(xiàn)命令行交互中的 list,pull,push,run 等命令）。

打開官網(wǎng)之后點擊Download按鈕下載并且安裝。

2.2 選擇 DeepSeek 版本

安裝好Ollama之后就可以研究下載哪個版本的DeepSeek了。

這里可供下載的有很多版本，其中比較推薦的是R1和V3。

兩版本的區(qū)別：

• R1提供了從1.5B到671B不同大小的模型，
• V3只有671B，而671B需要的電腦性能較高

這里建議大家可以直接安裝并且部署R1模型，直達(dá)鏈接：https://http://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b

2.3 安裝 DeepSeek 模型

可以看到R1有7個版本，其中最小的是1.5b，它需要的內(nèi)存大小約為1.1GB，這個要求對電腦要求較低，大家可以作為嘗試。

選擇 deepseek-r1 的 1.5b 版本之后， 復(fù)制按鈕一鍵完成復(fù)制，然后打開終端運行。

安裝完成之后，即可輸入問題進(jìn)行交互了。

2.4 問答 DeepSeek 交互

接下來，我們嘗試輸入兩個簡單問題來進(jìn)行交互吧~

2.5 模型管理

經(jīng)過上面的步驟，我們安裝了一個 “deepseek-r1:1.5b” 模型

Ollama 安裝之后，后期模型管理交互可以通過命令來進(jìn)行，常見命令如下：

• ollama list：顯示模型列表。
• ollama show：顯示模型的信息
• ollama pull：拉取模型
• ollama push：推送模型
• ollama cp：拷貝一個模型
• ollama rm：刪除一個模型
• ollama run：運行一個模型

Ollama 安裝之后，只是相當(dāng)于把一個舞臺搭好了，想要在本地玩轉(zhuǎn)模型，需要自行選擇安裝模型就好了。

前邊提到過，官方提供了一個模型倉庫：https://ollama.com/library，在這里你可以找到你想要運行的模型。

好了，搞定！

后續(xù) DeepSeek 學(xué)習(xí)內(nèi)容，持續(xù)更新，歡迎關(guān)注腳本之家。

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