DeepSeek 本地部署最简教程：基于 Ollama 的 GUI 交互方案
1. 简介
在之前的技术分享中，我们介绍了基于 Ollama 的本地模型部署方案。然而，通过命令行（CMD）进行对话操作在便捷性上仍有提升空间。本文旨在介绍如何通过图形用户界面（GUI）调用 Ollama API，实现更友好的本地 AI 对话体验。
2. 为什么选择 Ollama
针对开发者与不同需求用户，工具选择建议如下：
- 非技术用户/快速验证：无脑选择 LM Studio，开箱即用。
- 开发者/需自定义模型：推荐 Ollama。虽然初期配置稍显复杂，但后续扩展性强，支持 API 调用、Docker 容器化部署等高级功能。
3. 安装 Chatbox
Chatbox AI 是一款桌面客户端应用，旨在为用户提供更便捷、高效的方式与 AI 交互。
- 下载地址：https://chatboxai.app/
- 适用系统：Windows, macOS, Linux
4. 配置环境变量
Ollama 默认绑定在 127.0.0.1:11434，仅允许本地访问。若需从其他设备或前端调用，需配置以下环境变量：
4.1 OLLAMA_HOST
用于指定 Ollama 服务监听的主机地址和端口。
- 默认值：
127.0.0.1:11434 - 局域网访问：修改为
0.0.0.0:11434，允许所有网络接口访问。 - 配置示例：
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
4.2 OLLAMA_ORIGINS
用于控制 Ollama API 的跨域请求来源（CORS）。默认仅允许同源请求。
- 场景：当通过自定义 Web 前端或其他域名调用 API 时生效。
- 配置示例：
# 允许特定域名
export OLLAMA_ORIGINS="http://localhost:3000,https://example.com"
# 允许所有来源（开发环境慎用）
export OLLAMA_ORIGINS="*"
注意：Windows 用户可通过'系统属性' -> '高级' -> '环境变量'进行配置；Linux/Mac 用户可将其添加到
~/.bashrc或/etc/environment中。
5. 模型准备
在使用 GUI 之前，确保已下载所需的模型。以 DeepSeek R1 为例：
ollama pull deepseek-r1
查看已下载的模型列表：
ollama list
