前言

最近最火的莫过于DeepSeek，现在网上关于 AI 模型部署的文章一抓一大把，动不动就是 “一键部署，轻松上手”、“30 分钟搭好一个本地能跑起来的大模型”。可现实是，当你真上手用 Ollama 搭建 DeepSeek 模型时，那简直就是踩坑大冒险！今天咱就来好好唠唠那些坑，帮你顺利搭建属于自己的 DeepSeek。

Ollama 是什么

Ollama 则是咱们搭建模型的得力助手，它就像是一个智能的建筑工人，能够帮助我们快速、轻松地部署各种大型语言模型。使用 Ollama，我们不需要掌握复杂的技术知识，只需要几个简单的命令，就能让模型在本地运行起来。它还提供了简洁易用的界面，让我们可以方便地与模型进行交互，就像和朋友聊天一样自然。

ollama地址：www.ollama.com/download

不同模型版本对应的需求

以下是显存需求的大致参照表：

通过此表，可以帮助您快速选择适合自己需求的 DeepSeek版本。

Ollama 安装和配置详细步骤

安装前准备

在安装 Ollama 之前，要确保你的系统满足基本要求。通常，Ollama 支持主流的操作系统，如 Linux、macOS 和 Windows。至少有 32GB 的内存和足够的存储空间。我使用的是Ubuntu服务器，32核，64G内存，P100（计算卡）。

同时，要保证系统已经安装了必要的依赖，比如在 Linux 系统上可能需要安装一些基础的开发工具包。

Step 1：安装 Ollama

在 Linux 系统上安装 Ollama 相对简单。打开终端，输入以下命令：

curl https://ollama.com/install.sh | sh

这个命令会从 Ollama 的官方服务器下载安装脚本并执行。

遇到的第一个坑

正常情况下通过上面的步骤就能安装成功，然而，在安装之际，网络状况却成了 “绊脚石”，致使 Ollama 的下载进度特别慢，甚至会弹出了 “Error: pull model manifest” 的问题提示，这无疑是雪上加霜，让原本就不顺利的安装过程变得更加艰难。不过别慌，解决办法这就奉上：

1、下载ollama_install.sh并保存

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama_install.sh

2、使用github文件加速替换github下载地址

sed -i 's|https://ollama.com/download/ollama-linux|https://gh.llkk.cc/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.7/ollama-linux|g' ollama_install.sh

3、替换后增加可执行权限

chmod +x ollama_install.sh

4、执行sh下载安装

sh ollama_install.sh

安装完成后，你可以通过以下命令验证是否安装成功：

ollama --version

如果能正确显示 Ollama 的版本信息，说明安装成功。

Step 2：启动模型

输入以下命令来启动模型：

ollama run deepseek-r1:14b

这一步整体还算顺利，没什么大毛病。唯一小闹心的就是初次下载时，速度就像老黄牛拉车，磨磨蹭蹭的。但别着急，只要下载成功，后续就能顺顺当当的。要是下载失败了也别气馁，就多试那么几次，说不定哪一回就成啦。

当你看到终端输出一些信息后，就说明模型已经成功启动啦！这时候，你就可以和 DeepSeek开始聊天啦。

Step 3：安装chatbox

cmd 黑窗口用起来实在是太憋屈啦，有没有带 UI 界面的，用起来能更顺手些。要说和 Ollama 搭配使用，体验感拉满的 UI 界面，首推 Ollama 官方的 docs.openwebui.com 。要是你对 Docker 部署轻车熟路，或者懂点代码，那完全可以参考相关教程手动安装，感受一把技术操作的乐趣。

如果你就想简单点，下载个客户端，用鼠标点点就能轻松上手，那选 chatbox 就对啦。安装方式跟装其他软件没啥两样，双击运行安装程序就行，超省心。点击这个链接 chatboxai.app/zh 就能下载，快去试试吧！

遇到的第二个坑

在服务器上成功安装 Ollama 并启动 DeepSeek 之后，我们遇到了第二个问题。通过本地命令行可以正常调用接口，但当尝试从外部电脑访问服务器上的 DeepSeek 接口时，始终无法成功。

查阅官方文档后发现，要实现外网访问，需要对 Ollama 进行配置修改，使其监听地址为 0.0.0.0 并修改端口。具体步骤如下：

第一步：修改文件

vim /etc/systemd/system/ollama.service

第二步：增加配置

[Service]``Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

第三步：重新加载

sudo systemctl daemon-reload``sudo systemctl restart ollama``sudo systemctl status ollama

配置完之后，在浏览器中访问http://服务器IP:11434/ ,返回“Ollama is running”。说明配置成功了。接下来在chatbox 中设置Ollama 的地址即可。

通过以上几步，我们就可以使用Ollama 在本地部署DeepSeek大模型了。

最后

虽然搭建过程中充满了各种坑，但当我最终成功部署好 DeepSeek 模型，看到它正常运行并给出准确回答时，那种成就感简直无法言喻。就像历经千辛万苦终于登上了山顶，看到了美丽的风景。

最后唠两句

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选

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AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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