DeepSeek 实现本地部署，支持txt，csv文档的分析

一.下载ollama并安装

官网地址：https://ollama.com/，下载完成后一直默认下一步直到安装完成，如下图。

二.安装模型

1.按下 win + r 按键，输入 cmd 命令，敲入 "ollama run deepseek-r1:8b"。

版本：1.5b，适用于一般文字编辑使用（需要1.1GB空余空间）ollama run deepseek-r1:1.5b 版本：7b，DeepSeek的第一代推理模型，性能与OpenAl-01相当，包括从基于Llama和Qwen的DeepSeek-R1中提取的六个密集模型（需要4.7GB空余空间）ollama run deepseek-r1:7b 版本：8b，（需要4.9GB空余空间）ollama run deepseek-r1:8b 版本：14b，（需要9GB空余空间）ollama run deepseek-r1:14b 版本：32b，（需要20GB空余空间）ollama run deepseek-r1:32b 版本：70b，（需要43GB空余空间）ollama run deepseek-r1:70b 版本：671b，（需要404GB空余空间）ollama run deepseek-r1:671b

三.下载安装AnythingLLM并安装。

1.设置模型。

2.设置语言

四.开始使用

1.新建一个工具区，随便起一个名字，"Predicted data"。

2.点击上传按钮并添加csv文档，选中上传的文档并点击movetoworkspace，会看到工具区下方有你添加的文档，然后点击Save and embed 按钮。

3.test_data.csv 数据如下：

x,y,z 1,3,1 2,4,1 3,5,1 1,2,0 1,3,1 2,4,1 0,1,0 2,1,0 3,4,0 2,3,0 3,5,1 2,5,0 1,6,0 4,4,0 5,5,0 3,4,0 0,0,0 2,0,0 6,8,1 9,11,1 8,11,0 

4. 向ds提问

五.帮我点赞，谢谢！

原文链接：https://blog.csdn.net/cs821984831/article/details/145576138?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252231139942e9f95b5e540db1cb7d8277e2%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=31139942e9f95b5e540db1cb7d8277e2&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-7-145576138-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E9%83%A8%E7%BD%B2