近期，由于国外大量攻击，导致 DeepSeek 经常无法使用；另外，许多朋友希望在本地搭建自己的知识库，以保护自己的资料不被外泄。因此，越来越多的人希望能够在本地部署 DeepSeek，但对于技术难度有所担忧。别担心，这篇教程将为你扫清所有障碍！从环境搭建到模型运行，每一步都进行了详细拆解，即便是零基础的小白也能轻松上手。让我们一起来解决这些问题，顺利完成本地部署，保护个人隐私的同时，享受强大的 AI 功能。
一、 Win版安装教程：Ollama与AnythingLLM安装及DeepSeek模型下载 （Mac安装教程点击跳转）
1.选择下载的安装包右键解压。（安装包末尾获取）
2.解压后，右键以管理员身份运行Ollama安装程序。
3.点击Install安装完成即可。
4.在D盘创建一个名为“OllamaAI”的文件夹。接着，打开系统环境变量，新增一个变量：
- 变量名：OLLAMA_MODELS
- 变量值：D:\OllamaAI
温馨提示：此步骤旨在解决Ollama默认将模型下载到C盘的问题。如果C盘空间充足，可以跳过此步骤。在系统设置中搜索“系统变量”以进入相关设置。
在系统设置搜索系统变量
5.重启电脑后，在开始菜单中找到并打开Ollama程序。启动后，您会在电脑右下角看到一个羊驼图标。
6.按快捷键Win+R，输入cmd确定。
7.输入 ollama run + 模型名称，然后按回车键开始下载。（根据下方附图中的硬件要求选择下载一个或多个模型。此过程可能会稍慢，如果下载失败，请重新输入命令再次尝试。）如下所示：
ollama run deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:8b
ollama run deepseek-r1:14b
安装中：
二、安装模型
根据自己的电脑配置选择模型（附上配置参考图片）
8.deepseek-r1模型下载完成后，当提示“success”时，表示下载已成功完成。
打开新的CMD窗口，输入命令并按回车键，下载nomic-embed-text嵌入式模型（此模型将在后续数据投喂中使用）。
ollama pull nomic-embed-text
温馨提示：若需要删除模型，请输入命令 ollama rm + 模型名称，例如：ollama rm deepseek-r1:14b。
9.当 deepseek-r1 和 nomic-embed-text 模型下载完成后，开始安装 AnythingLLM 软件。
10. 选择【所有用户】并点击“下一步”，根据自己的需求继续点击“下一步”即可。
11. 下载完成后，打开 AnythingLLM，点击【Get started】。
12. 点击箭头，进入下一步。
13. 输入工作区名称，点击箭头继续。
14. 点击【设置】，在其中可以设置模型、界面显示语言等选项。
三、AnythingLLM设置
1. 在软件设置中的 LLM首选项 界面，选择提供商为 Ollama，在 Ollama Model 中选择前面下载的 DeepSeek-R1 系列模型，点击 Save changes 保存更改。
2. 在 Embedder首选项 界面，选择嵌入引擎提供商为 Ollama，在 Ollama Embedding Mode 中选择 nomic-embed-text，然后点击 保存更改。
3. 点击 工作区设置，在 聊天设置 界面：
❶ 将 工作区LLM提供商 选择为 Ollama，
❷ 将 工作区聊天模型 选择为 deepseek-r1，
❸ 然后点击 Update workspace agent 更新工作区代理。
4. 在 代理配置 界面，将 工作区代理LLM提供商 选择为 Ollama，将 工作区代理模型 选择为 deepseek-r1，点击 Update workspace agent 更新工作区代理。
四、如何投喂数据（训练AI）
1.在工作区界面，点击【上传】。
2. 点击 Upload，选择需要上传的文件（支持 PDF、TXT、Word、Excel、PPT 等常见文档格式）。勾选需要上传的文件。点击 Move to Workspace 将文件移动到工作区
五、DeepSeek-R1应用展示
