暖刘 以下是几种在本地搭建DeepSeek的方法： 使用Ollama搭建DeepSeek-R1 安装Ollama Windows系统：访问Ollama官网，下载.exe安装包，双击安装包，按照提示一路点击“Next”完成安装。 Mac系统：访问Ollama官网，下载.dmg安装包，将Ollama图标拖拽到Applications文件夹。 Linux系统：在终端中运行命令curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh。 验证安装：安装完成后，打开终端。Windows系统按Win+R输入cmd，Mac系统直接打开Terminal，输入ollama list，若终端显示类似llama3之类的模型名称，说明安装成功。 下载DeepSeek-R1模型：打开终端，根据自身硬件情况选择要下载的模型版本，运行相应命令，如ollama pull deepseek-r1:8b。 运行模型：在终端输入ollama run deepseek-r1:8b，即可在本地运行DeepSeek-R1模型。 使用Google Colab搭建DeepSeek-Janus-Pro-1B 克隆DeepSeek-Janus仓库：在Google Colab notebook中运行!git clone https://github.com/deepseek-ai/janus.git。 安装依赖：在notebook中执行%cd janus进入克隆的目录，再运行!pip install -e.和!pip install flash-attn安装所需的依赖包。 加载模型并移动到GPU：在notebook中导入必要的库，定义模型路径，加载处理器和分词器，然后将模型加载到GPU上。 传入图像进行处理：准备好要处理的图像路径和问题，加载图像，准备模型输入，最后生成并打印模型的回答。 使用Docker和Open WebUI搭建DeepSeek-R1 安装Docker：根据自己的操作系统，从Docker官网下载并安装对应的版本。 安装Open WebUI：在安装好Docker后，在终端中运行docker run -d --name open-webui -p 3000:3000 -v open-webui-data:/app/data --pull=always ghcr.io/open-webui/open-webui:main。 访问Web界面：打开浏览器，输入http://localhost:3000，即可进入Open WebUI界面，将其连接到之前安装好的DeepSeek-R1模型，就可以通过类似ChatGPT的界面使用DeepSeek。