如何本地部署deepseek-R1，开启你的 AI 医学之旅……
近期，DeepSeek 十分火爆，它的先进算法、卓越能力、仅其凭一己之力推动国内Ai大模型跨越式发展。
作为一款现象级的Ai产品，最近用户量陡然暴增，并且服务器又被频繁攻击，当你准备使用DeepSeek 时，经常出现服务器繁忙的情况，如果将DeepSeek部署在本地电脑就方便很多。
一、下载安装 Ollama
我们要部署DeepSeek 首先要用到 Ollama，它可以支持多种大模型。
**Ollama官网：**ollama.com
下载安装Ollama，macOS、Linux 和 Windows都可以下载安装，这里我们通常选用Windows系统。
二、下载 DeepSeek-R1
1、进入Ollama官网，找到Models。
2、进入就可以看到deepseek-r1模型，如果没有，在搜索栏搜索即可。
3、选择对应的模型来下载，1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b，这里有很多版本可选，模型越大，要求电脑内存、显卡等的配置越高。我这台笔记本是3070的显卡，选择8b的模型。
4、找到Windows【开始菜单】，输入CMD，打开命令提示符。
5、复制下边8b的代码。
6、粘贴到提示符运行框，然后回车。（这里会默认安装在C盘，注意C盘剩余空间），出现下载等待安装窗口，安装过程和你的网速有关。
7、下载完成后稍微等待，看到success，即部署完成。
8、send a message，输入内容即可开始对话，比如输入COPD。
三、Chatbox前端搭建
通过上面的两步的操作，已经部署好DeepSeek，但每次使用都要在命令提示符里操作，相当繁琐。在这里可以借助Chatbox，实现网页或客户端操作，这样更直观方便一些。
1、进入Chatbox
**Chatbox官网：**chatboxai.app/zh
2、直接进入网页版，点击设置，选择Ollama API。
3、选择安装好的deepseek r1 8b模型，保存。
4、部署完成，就可以正常使用了。
通过以上操作，DeepSeek就部署在本地电脑上了，有些不方便公开的数据，比如某些临床医学数据，可使用软件版Chatbox 离线部署大模型到本地进行处理，不用担心数据泄露。
试着搜索一下看看,包含了思考过程：
开始你的医学 Ai 探索吧🤓😉………
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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