DeepSeek在实际使用过程中，大家应该发现它其实对每一次的对话是有上限的，所以为了解决这个问题，笔者将DeepSeek进行了本地化部署，这样不管我有多少对话也不会受到限制。
第一步：下载ollama👈点名称可以进入下载窗口
根据自己的系统下载，本人是win系统，所以选择的Windows。
但是这个网站下载东西特别慢，所以我建议大家使用下载工具去下载，否则一天都要浪费在里面
第二步：安装ollama，直接选择安装即可
注意:ollama安装完成后桌面上是没有图标的
第三步：按下键盘Win + R,输入cmd进命令窗口检查ollama是否安装成功
输入ollama -v(注意空格后加-v),如果出现版本号,表示安装成功
第四步：下载并运行Deepseek-R1大模型
还是在刚刚的ollama网站，打开以后找到你需要的模型，不同的版本占用空间越大
点击进入后，就可以看到各个版本，根据自己情况去选择，个人用户其实选个占用小的我觉得就够用了
选择好版本后，点击右边的复制按钮
将复制的命令粘贴到CMD命令窗口中，回车开始下载。
稍微等一会就能下好，模型下载的速度还是不错的，不要太着急
注意：窗口内的演示命令与你自己操作的可能不一样
第五步：测试完成
好了，至此你的DeepSeek就部署完成了，感谢的话点个赞吧！
进阶部分：
在本地部署完成以后，可以利用知识库功能，使DeepSeek的效率翻倍
第一步：输入命令：ollama pull bge-m3 ，下载bge-m3
第二步：安装Cherry Studio
在“设置”里选择ollama，然后点“管理”，配置bge-m3嵌入模型
回到首页，进入知识库管理
添加自己的知识库，并且在嵌入模型，选择刚才配置的bge-m3
然后将你的资料添加进来就可以了
添加内容完成以后，就可以在话题中，选择知识库，然后尽情使用啦
