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今天要教大家一个超实用的AI技能：用普通家用电脑就能运行的DeepSeek-R1 蒸馏版1.5B参数大模型！无需高端显卡，不需要复杂配置，跟着这篇教程走，小白也能玩转大语言模型！✨

为什么要尝试本地部署AI模型？

最近有读者问我：“现在网页版AI工具这么多，为什么还要折腾本地部署？” 这里分享3个真实场景：

1. 隐私保护：处理敏感工作文件时，本地运行不经过第三方服务器
2. 离线使用：网络不稳定时也能正常使用，随时随地调用AI能力
3. 个性定制：可根据需求微调模型，打造专属智能助手

今天的主角deepseek蒸馏版1.5B就是专为本地优化设计的轻量级模型，经过特殊”瘦身”处理后，普通电脑也能流畅运行！

Ollama安装包下载好后，安装需要大概5G左右的存储空间，如果C盘剩余空间大于10G，可直接双击安装包根据提示点Install进行安装。

我选择安装在存储空间较大的D盘，需要通过命令行工具安装，在键盘上通过Win+R打开运行命令框，输入cmd回车打开命令行工具。提前在D盘上新建ai文件夹，再新建ollama子文件夹，我们将ollama软件安装包复制到ollama文件夹中，在刚刚打开的命令行窗口中，如下图输入安装命令指定路径，将启动安装程序，根据提示点击Install将安装到指定文件夹中。

安装完成后，在命令行窗口输入ollama命令回车，看到如下信息说明安装成功：

2️⃣ 召唤DeepSeek 大模型

这里以deepseek-r1:1.5b模型为例，普通电脑基本都能运行，也可以根据自己电脑配置选择更高参数模型安装，在ollama官网可以查询对应参数模型安装命令，在命令行输入如下命令，第一次执行命令会自动下载AI大模型，1.5b模型大约有1.1GB大小，运行命令后请耐心等待下载完成，下载过程如下图所示：

【可选】环境变量配置

默认会将模型下载到C盘用户目录下.ollama/models文件夹中，如果C盘空间有限，不想下载到C盘，可以通过配置环境变量自定义模型下载目录。在桌面【此电脑】右键点击【属性】打开系统设置页面，点击【高级系统设置】打开系统属性设置对话框，点击【环境变量】进入环境变量设置页面，新建用户变量“OLLAMA_MODELS”,将需要存放模型的自定义文件夹地址复制到变量值中，我这里xuan ze放到D盘ai/models目录中，如图：

配置好后确定保存变量，如果已经运行过ollama程序，需要在任务栏的ollama程序图标右键退出程序，然后重新打开命令行进入ollama目录再次运行模型下载运行命令：

等待下载完成即可进入大模型助手对话页面，输入/？命令可以看到命令帮助文档：

3️⃣ 开启对话模式

在命令行启动大模型服务后将自动进入对话模式，输入你的问题开始和AI大模型的对话之旅吧，例如让大模型助手帮忙写发言稿：

deepseek-r1:1.5b模型支持思考模式，回答内容中标签包裹的部分为思考过程，标签后面是正式回答的内容。

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。

事实上，

继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 分享出来：包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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