介绍如何在本地环境部署 DeepSeek 大模型。通过 Ollama 引擎实现模型运行，结合 VS Code Continue 插件打造 AI 编程助手，支持智能补全与代码解释。此外，提供 Python API 调用示例用于算法开发，集成 Open WebUI 构建可视化聊天机器人，并利用 AnythingLLM 搭建本地知识库以保障数据隐私。方案适用于追求免费、稳定及隐私安全的开发者场景。
近期 DeepSeek 大模型表现优异，但官方服务可能存在不稳定性。本文将详细介绍如何在本地环境部署 DeepSeek，并应用于实际开发和生活场景。在大多数情况下，优先推荐官网 Chat 或 API 调用以获得最佳效果。本文主要面向追求免费、稳定、高效且隐私安全的开发者场景。
访问 Ollama 官网下载对应版本安装包。安装完成后，打开终端执行以下命令拉取模型：
ollama run deepseek-r1:7b
该指令会自动下载模型权重到本地并启动服务。默认监听端口为 11434。
若需使用轻量级代码模型，可执行：
ollama run qwen2.5-coder:1.5b
验证模型是否就绪：
ollama list
在 VS Code 扩展商店搜索 "Continue" 并安装。该插件支持多种后端，包括本地 Ollama。
点击 Continue 插件图标，选择 "Open Config" 或直接编辑 .vscode/settings.json 文件。确保 provider 字段设置为 ollama。
完整配置示例如下：
{
"models": [
{
"model": "AUTODETECT",
"title": "Autodetect",
"provider": "ollama"
},
{
"title": "qwen2.5-coder:1.5b",
"model": "qwen2.5-coder:1.5b",
"provider": "ollama"
},
{
"title": "deepseek-r1:7b",
"model": "deepseek-r1:7b",
"provider": "ollama"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "qwen2.5-coder:1.5b",
"provider": "ollama",
"model": "qwen2.5-coder:1.5b"
}
}
Tab 键，AI 将基于上下文生成后续代码段。支持逐行确认插入。对于算法开发人员，可以直接通过 Python SDK 调用本地模型。首先安装依赖库：
pip install ollama
from ollama import chat
import sys
stream = chat(
model='deepseek-r1:7b',
messages=[{'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？'}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk['message']['content']:
print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)
生产环境中建议增加异常捕获逻辑：
try:
response = chat(model='deepseek-r1:7b', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])
print(response['message']['content'])
except Exception as e:
print(f"Connection error: {e}")
Open WebUI 提供类似 ChatGPT 的 Web 界面，支持 Docker 快速部署。
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main
访问 http://localhost:3000 即可开始对话。支持多轮记忆、文件上传等功能。
Chatbox 是一款跨桌面客户端，无需浏览器即可使用。支持连接本地 Ollama 服务，适合离线环境。
针对隐私敏感数据，可使用 AnythingLLM 构建本地向量数据库。
下载 AnythingLLM Desktop 版本，首次启动需配置工作区。选择本地 Ollama 作为 LLM 提供商。
ollama serve)，且防火墙未拦截 11434 端口。q4_k_m），或降低并发请求数。通过 Ollama 本地化部署 DeepSeek 及相关工具链，开发者可以构建完全自主可控的 AI 工作流。无论是代码辅助、日常问答还是私有数据处理，本地方案均能提供安全稳定的体验。随着硬件性能提升和模型优化，本地大模型的实用性将进一步增强。
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