实验需求：ollama软件 chatbox

下载ollama

        https://ollama.com

        ollama支持macOS、Linux、Windows，选择相应的系统，macOS和Windows直接下载，       Linux系统需要执行下面命令：

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

        Linux的安装方法之前发过一次了 是在Euler（欧拉系统）里面装的，感兴趣的话可以看一下之前的步骤

        

                       双击下载安装

                      注：默认是安装在C盘里面的更改不了位置，时不时就弹出更新，还阻止不了，只能被迫更新

选择模型

        点击Model（模型）

        

        7b命令：ollama run deepseek-r1:7b

        1.5b命令：ollama run deepseek-r1:1.5b

        DeepSeek R1提供多个版本，参数量越大，模型通常越强大，但也需要更多的计算资源。

        比如1.5b代表有15亿个参数。(1b代表10亿参数)

        具体选择选择哪个模型参数，取决于电脑硬件配置提供的算力支撑：GPU显卡显存（至少2G以上） + 物理内存（至少4G以上）+ CPU + 磁盘空间。

        

运行命令，在cmd中

        

测试效果  

        当界面出现success显示安装成功。

        输入你是谁，看到deepseek的回答。

        

设置环境变量

1、打开设置（Windows 11）或控制面板（Windows10），并搜索“环境变量”

2、编辑你的账户环境变量

3、为你的用户账户创建新的变量 OLLAMA_HOST，值为 0.0.0.0；

4、创建新的变量 OLLAMA_ORIGINS，值为 *。

        

DeepSeek+Chatbox客户端

        本地命令使用不太直观，可以选择Chatbox客户端访问，提高可交互性

        Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。

        本地使用Ollama部署完成后，可以使用Chatbox进行调用。

        下载并安装：chatbox-1.10.7-Setup.exe

        下载连接：  Install Windows(PC)|Chatbox

选择自己的API Key或本地模型

        

选择 Ollama API

        

选择模型

        

点击显示，选择简体中文，点击保存按钮

        

在聊天窗口输入问题测试

        

到这里，AI部署的就差不多可以使用了

当然还可以让AI学习，用的火狐

安装插件Page Assist，搜索插件后添加至Firefox

        

        

        

        

选择本地搭建的模型，点击配置按钮，设置中文

        

        

测试

        

搭建本地知识库