本教程详细介绍了如何使用Ollama和ChatBox进行DEEP SEEK的本地部署,并指导用户利用Cherry Studio构建私有知识库,助力打造个性化AI助手。
本段落档详细介绍了 DEEP SEEK 的本地部署及其与私有知识库整合的具体步骤,主要包括两大部分:Ollama 平台的使用方法和 DeepSeek R1 模型的安装指导。
首先介绍 Ollama 这种便捷工具,它支持多种操作系统,并在命令行中执行相应的操作以完成从下载、配置到实际使用的全过程。文档根据不同的硬件条件给出了具体的配置推荐,并逐步讲解了如何从安装 Ollama 开始,运行不同大小版本(如 1.5b 至 70b)的 DeepSeek 模型,设置 API 键连接云端服务以及利用 Cherry Studio 构建个人专属的知识库。文档中还附上了视频教程和在线演示平台链接以帮助用户更好地理解和学习整个过程。
适合有一定技术背景且想探索本地部署人工智能模型的初学者或是希望通过本地化部署提高效率的研发团队使用。该指南旨在帮助用户了解并掌握在本地环境中配置高性能 AI 工具的全流程操作,使他们能够根据自己的计算资源情况合理挑选合适的模型大小,并通过集成私有知识库为企业内部提供定制化的问答或咨询系统,保护敏感数据不受公开访问威胁。
考虑到安全性和稳定性因素,文档还提供了应对潜在风险如遭遇网络攻击时选用可靠替代源——硅基流动性 API 来保障服务持续稳定运作的建议。同时强调在整个实施过程中应谨慎处理个人信息及企业关键资产以防泄露事件发生。此外,文中提到对于更高级的功能例如基于 Ollama 实现本地知识库还有待进一步探讨和发展。