一 简介
DeepSeek-R1 模型最近在国际上和国内都很热，被称为最强的开源AI模型，性能上基本上和OpenAI的最新模型O1模型不相上下，本来我一直在用它的在线版本，不过由于最近太热导致了访问异常，据说遭受到了美国的DDos攻击，所以打算跑个本地模型试试。
二 安装Ollama
Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在帮助用户在本地环境中部署和运行大规模预训练语言模型。它通过简化模型的下载、安装和管理流程，使得用户能够快速地在本地运行这些模型，并且支持多种流行模型如 LLaMA 等。
简单的一句话概括：Ollama是基于go语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架，其实和docker非常类似，只是Ollama的运行的是大语言模型。
Ollama还提供和OpenAI兼容的Restful接口，方便各种工具集成使用。
安装过程非常简单，到官网下载配套系统的Ollama版本即可，如下图：
我目前电脑为MacOS，下载过程非常顺利，安装也和其他软件的安装方法一样，安装后，可以通过
curl localhost:11434 来查看ollma是否在运行了，类似docker命令，可以通过ollama list查看已经下载的模型，也可以通过ollama show 模型来查看模型的具体信息。
ollama支持的命令如下：
ollama list：显示模型列表。
ollama show：显示模型的信息
ollama pull：拉取模型
ollama push：推送模型
ollama cp：拷贝一个模型
ollama rm：删除一个模型
ollama run：运行一个模型
三 安装模型
3.1 安装模型
和docker类似，有个类似仓库，模型仓库，地址：
https://ollama.com/library
如下图：
目前仓库上最流行的deepseek-r1，模型有很多个，最小的模型1.1GB，1.5b模型，1b即10亿参数，这个对电脑的要求最低，没有GPU都能跑，7b模型建议GPU内存至少为8GB，14b模型至少为12GB显存。
安装的Ollma的时候，可以复制黏贴命令,回车运行，和docker类似，如果本地没有就会自动下载。
ollama run deepseek-r1:1.5b
运行后如下：
如果在命令行上直接运行，会比较麻烦，既然ollama会启动类似OpenAI的接口，那我们用一些UI工具来集成ollama。
3.2 安装chatbox
chatbox是一个AI的客户端应用，简单介绍如下：
Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。
然后点击左边的"新对话",会弹出个对话框，像其他AI工具如下图，可以进行简单的交互，不过由于模型很小，所以准确度啥的还是比较差的。
另外，如果不想装新工具，可以用vs code 里面的continue插件来配置我们使用的DeepSeek模型，比较简单。
