2026年DeepSeek+RAGFlow私有化部署完全指南：零基础到精通的保姆级教程

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

这期内容分享下在我们个人本地电脑私有化部署 DeepSeek R1 + RAGFlow，也想观察下在没有GPU的机器上跑起来体验如何？

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

这期分享全程操作的干货内容，言简意赅，不要怕学不会，现在部署大模型已经很简单了。照着我说的一步步做，一定能成功！

① 我本地的环境

以上环境相信大部分朋友都具备。

② 下载和安装ollama

GPT plus 代充 只需 145

③ 下载 DeepSeek 模型

④ 下载、部署RagFlow

远程连接虚拟机，准备下载RagFlow

GPT plus 代充 只需 145

⑤ 注册账号、登录

⑥ 配置模型提供商

我英文水平一般，先切换到中文，哈哈

点击头像，找到左侧模型提供商

找到ollama，点击添加模型

参考我这图上面配置就行，一看就懂哈。

点击确认，可能要转一下下，然后就看到列表上有Ollama了

⑦ 系统模型设置

再点击系统模型设置，参考我这样配置就行

⑧ 创建知识库

输入名称，选择语言，选择嵌入模型

解析方法没啥特殊的，就选General就行

其它的不懂就默认，先别管

然后新增一个你本地的文档

传上来后，点击下执行下解析，可能需要几分钟

解析状态显示成功就好了

由于没有GPU加持，向量化过程全靠CPU算

我这个文档 28M，12核CPU全部接近跑满状态，大概跑了5分钟

⑨ 新建助理，创建聊天

在助理设置里，就填写个名字，愿意的话就改下开场白，最重要吧下面的知识库选为你自己刚刚刚刚创建的

切换到提示引擎们可以按你的需求改下提示词其它也不用动

切换到模型设置，选择 ollama 图标里的 DeepSeek 7b就好了

然后就愉快地聊天吧！

看完后是不是觉得简单吧？RagFlow 与 Docker 把很多技术细节给你屏蔽了，不用关心需要部署数据库、Redis、ES、minio啥啥的，模型相关的一些参数配置也都是给你默认配置了，上手很容易，缩一缩，这都2025年了，搭建一个完全私有化的RAG系统也没那么难。

实际上RAGFlow有很多细节支持你配置和自定义，需要你花点时间去测试和研究。

还提供了丰富的API，供你业务系统调用，多爽~~~

这些内容后面有空，我会继续写几篇文章逐一介绍，敬请关注！

实际运行情况

现实很残酷，你知道我得到上面那个推理结果代价有多大吧？

内存99%，磁盘100%，CPU从持续一段时间100%，到后面稳在35%左右

然后，大概每隔1分钟，响应2句话，等啊等

我开的其它应用有的就报错了，然后闪退，然后就是鼠标键盘都不好使了

大概半小时，结果出来了，但系统已经瘫痪了

本来想截屏的，卡住没反应了

最终，想按各种快捷键杀进程都没反应，强制按主机电源键关机重启……

反正是玩一下嘛，还是挺好玩的哈哈，感兴趣可以看下我的视频号里的内容

我重启后不敢用 7b 模型了，改用了1.5b 进行推理，不会还会死掉

速度快了不少，但结果也不是太准确了……

好了，大家玩的时候，还是先玩下1.5b吧，玩 7b+ 的有 GPU 可以放心玩哈！！！

都看到这里了，点个关注吧，我后面还会细讲 RagFlow 产品相关的深入使用哦！

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