最近很多朋友都在问：怎么本地部署 DeepSeek 搭建个人知识库。
老实说，如果你不是为了研究技术，或者确实需要保护涉密数据，我真不建议去折腾本地部署。
为什么呢？
目前 Ollama 从 1.5B 到 70B 都只是把 R1 的推理能力提炼到 Qwen 和 Llama 的蒸馏版本上。
虽说性能是提升了不少，但跟原汁原味的 R1 模型比起来，还是差太多了。
官方的满血版本可是 671B 的参数量，说实话，对普通人来说想本地部署，这成本确实太高了。
不过我最近发现了一个平台，不仅能用上 R1 本 1，还提供了不少免费额度。
此外，为了让拥有算力的朋友可以本地部署，我也提供了相关教程。
看完全文，你会收获：
1、满血 DeepSeek R1 模型 API 搭建方式
2、本地部署 DeepSeek R1 模型 搭建方式
来看几个使用案例：如何借助 个人知识库文件 作为外脑，用方法论指导我们正确做事？
DeepSeek 确实很好用，但关键还是会不会提问。如果不会提问，AI 再强也帮不上忙。
除了花时间学习提示词，更快的方式是本地备一份提问指南，让 AI 指导你该怎么正确提问，这样才能真正发挥它的价值！
AI 借助知识库内的 DeepSeek 指导手册，预判了我可能想问的问题，以及建议的正确提示词格式。
从回答中可以发现，AI 不是依据自身语料库回复，而是基于知识库内容回复。
当然，我们也可以直接提问，精准搜索知识库的原始信息，从而达到快速查询的效果。
如果本地数据不涉密，还想获得**使用效果，那肯定得选满血的 DeepSeek R1 模型。
我们来看看怎么利用 API 用上满血的 R1 模型（671 B）。
1、先下
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