前言：
最近DeepSeek爆火就不过多介绍了，主打国产且完全免费，公司年后也在让我们得拥抱它，没办法，潮流来了你不用就会OUT，所以弄个专栏来研究一下它，通常我们就会使用官方推出的网页聊天来进行体验：
但是，实际用时，可能是流量太大了，经常会出现这个提示：
因为走了云端的查询，所以不稳定，解决之道很简单，直接在电脑上进行本地化部署【言外之意就是查询就直接走本地电脑了，而不是走DeepSeek的云端服务器】，所以下面咱们来搞定它。
一、准备工作
1. 确认设备要求
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系统：macOS 12.3或更高版本
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内存：至少16GB（模型需要8GB以上空闲内存）
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存储空间：预留10GB以上（模型文件约4-8GB）
二、安装Ollama（模型运行引擎）
步骤1：一键安装
打开终端（Terminal），直接复制粘贴以下命令：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh▶️ 注意：如果提示需要密码，输入你的Mac登录密码（输入时不会显示字符，输完按回车）
另外还有一种安装方法，就是不用上面的命令，而是直接上ollama的官网下载安装包：
步骤2：验证安装
在终端输入：
ollama --version如果显示类似 ollama version xxx 则安装成功
三、下载DeepSeek模型
步骤1：选择适合的模型版本
在Ollama网页上这块可以来选择模型：
点击进去，可以看到有不同的版本：
那。。到底选哪个版本比较好呢？当然是越高越好啦，但是要求电脑的性能也越高，这里给出一个表格供自由选择：
由于我电脑是M2,内存是32GB的：
所以，选择它14b的，为啥要模型呢？以及1.5b、7b、8b、14b、32b、70b有啥区别呢？关于这块打算下一次用专门的一篇来介绍，这篇主要是应用，简单描述可以是：
不同模型名称中的 1.5B、7B、14B 等数字代表模型的参数量（Parameters），这里的 B 是“Billion”（十亿） 的缩写。参数量的多少直接影响模型的“聪明程度”、计算资源需求和适用场景，也不是说越多越好，因为越多其硬件的资源消耗也会越多，得根据自己电脑的情况来定。
步骤2：等待下载完成
此时可以提一个问题，比如：
此时的问题回答就完全脱离了网络可以本地进行对话了，但是目前这种终端的交互方式不是太友好，所以接下来得借助于另外一个可视化操作的工具，继续往下看。
四、安装Chatbox AI（可视化操作界面）
步骤1：下载安装包
访问官网 https://chatboxai.app 然后进行下载：
当前的版本为：1.9.8
步骤2：连接本地模型
打开Chatbox，此时会让我们进行一个选择：
此时会让我们进行一个AI模型的选择，咱们选择它：
接下来选择咱们已经下载好的deepseek-r1模型：
咱们试一下效果，先把电脑的网给断了，然后提一个问题：
至此，就解决了因为DeepSeek由于服务器不稳定原因造成咱们在使用时经常用不了的问题。
六、常见问题解决
❌ 模型下载卡住
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尝试更换网络环境
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手动下载模型（终端输入）：
ollama pull deepseek-chat:7b
❌ Chatbox无法连接Ollama
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检查Ollama是否在运行（终端输入
ollama list应有模型显示） -
重启服务：
ollama serve
❌ 生成速度慢
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关闭其他占用内存的程序
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降低模型参数版本（终端输入）：
ollama run deepseek-chat:7b
总结：
按照以上步骤操作，30分钟内即可在Mac上搭建完整的本地AI写作助手，所有数据仅在本地运行，无需担心隐私泄露，无网也可以使用，下一次会针对“模型”进行一个小白式的学习，只要提到DeepSeek，都会提到这个词，但是总是让人觉得有些抽像，下次见~~
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原文链接：https://blog.csdn.net/webor2006/article/details/145512669?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522f8a11939c81e37469f5a6cbd7f2c5deb%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=f8a11939c81e37469f5a6cbd7f2c5deb&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-19-145512669-null-null.nonecase&utm_term=deepseek+%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D
