须知配置需求: 显存8G及以上注意事项本地模型不具备联网搜索能力无法获取实时信息目录第一章配置本地模型1、下载安装ollama2、安装deepseek模型与配置环境变量第二章配置图形化GUI以及知识库1、安装嵌入模型2、安装Cherry Studio3、设置知识库第三章python调用本地模型第一章配置本地模型1、下载安装ollama访问https://ollama.com/download 选择Windows获取安装程序后安装即可(默认安装路径为C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\ollama)要更改路径cmd运行OllamaSetup.exe /DIR“安装路径”2、安装deepseek模型与配置环境变量新建用户变量 ollama 值设置为 ollama路径即可OLLAMA_MODELS也是同理但是OLLAMA_MODELS值必须设置为模型路径打开cmd执行 ollama run deepseek-r1 这里演示用的为deepseek-r1:7b 当然显存够高可以选更大的或者其他模型输出结果应为success 并进入交互对话界面 提示符输入 你好 能收到回复即表示成功。如果失败 可尝试ping 127.0.0.1本地ip查看是否跑通以及放行tcp/ip等 或者可能ollama服务没有开启提一嘴 若要删除可使用 ollama rm 模型名称ollama list 查看安装的模型第二章配置图形化GUI以及知识库1、安装嵌入模型cmd运行ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh即可 结果应为success那么就可以了 大概率不会失败 如果失败同理ping localhost2、安装CherryStudio这里不过多阐述 选择Windows安装即可设置里选择模型服务找到ollama 复制api地址 方便后续python调用 再模型里选择刚刚安装的deepseek还有shaw/dmeta-embedding-zh:即可回到首页助手选择deepseek模型即可使用GUI界面输入你好 能正常回复即可3、设置知识库回到首页新建知识库选择嵌入模型并根据提示投喂资料即可第三章python调用本地模型demo(仅限于能跑通)importrequests#导入网络库#设置字面量 一个是刚刚复制的ollama api一个是模型名称OLLAMA_URLhttp://localhost:11434/api/chatMODEL_NAMEdeepseek-r1:7bdefSendMessage(text):#定义发送url函数 用于链接本地模型send{model:MODEL_NAME,messages:[{role:user,content:text}],stream:False}#传调用参数resprequests.post(OLLAMA_URL,jsonsend)#requests访问url并用json参数将python字典转成json格式returnresp.json()[message][content]将链接后返回的json数据转换为python格式并返回 resSendMessage(你好你是谁)#调用刚刚创建的发送函数并接收返回值print(res)#输出结果为 ----你好我是DeepSeek-R1一个由深度求索公司开发的智能助手我会尽我所能为您提供帮助。到这一步就结束了