最近，备受瞩目的AI大模型DeepSeek R1终于开源了。尽管官方提供了Web端和APP端的服务，但出于数据安全、二次开发等考虑，许多朋友都希望能够本地部署体验。

今天，我计划在我的笔记本电脑上运行DeepSeek R1的7b版本。
我的笔记本操作系统为Windows 11，配置如下：
CPU为Intel® Core™ Ultra 9 185H，
GPU为NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU（显存8G），
内存容量为16GB。
此外，还配备了NPU: Intel® AI Boost以及核显Intel® Arc™ Graphics，不清楚NPU、核显和内存能否在运行大模型时得到有效利用。

我准备先尝试运行7b版本（仅需不到6G显存），后续再挑战更大的版本，以测试性能表现。

一、安装Ollama并部署DeepSeek R1 7b模型

ollama的官网是：https://ollama.com/

进入后点击Download下载，之后选择Download for Windows，即可下载Ollama的安装程序。
双击运行下载好的安装程序，点击Install即可安装。

安装完成后，Ollama就在自动运行了。
打开一个cmd终端，输入ollama，如果如下图显示，则代表安装成功

安装好后，运行以下命令：

ollama run deepseek-r1

会自动下载并运行deepseek r1 7b模型。

想要运行其他版本的模型，可以在ollama官网查找相应的命令，比如运行14b版本的命令就是ollama run deepseek-r1:14b

下载完成后，即可自动运行该大模型。

输入问题，在命令行界面大模型就会回答了。

测试了一下，回答的token生成速度很不错，而且即使是7b的小模型也有思考过程。

鉴于命令行界面在交互方面的局限性，可以采用第三方软件作为AI模型的前端交互界面。在众多可选工具中，Open-WebUI和Chatbox AI均为不错的选择。在本次部署中，我们将选用Chatbox AI作为用户交互界面，以提升操作便捷性和用户体验。

使用Chatbox AI作为交互前端

首先下载Chatbox AI，网址为https://chatboxai.app/zh#download

下载对应的Windows版即可，下载好后运行安装程序。

安装好后长这样。
接下来设置Chatbox连接Ollama的API即可，在Chatbox界面点击设置–>模型–>模型提供方，选择Ollama API，之后点击保存即可。


接下来你就可以happy地使用chatbox与deepseek模型进行对话了！

我试了一下，7b在我的设备上运行十分丝滑，快到飞起，下次试试更大规模的大模型。