【天極網手機頻道】從去年年底開始，國產?AI?大模型迅速嶄露頭角，其中由幻方量化旗下深度求索公司研發的?Deepseek，憑借其卓越表現，在上個月震撼了整個人工智能行業。這家位于杭州的中國公司將中國?AI?技術推向了世界一流的水準，并于?2025?年?1?月?20?日開源了?Deepseek?R1?大模型。關于?Deepseek，這段時間也傳來不少新聞，包括它曾遭遇黑客攻擊，因此限制國外手機號注冊?Deepseek?賬號等問題。與此同時，OpenAI?首席執行官?Sam?Altman?在社交平臺?X?上發布了關于?ChatGPT?的未來規劃，透露將為所有用戶提供免費版?ChatGPT?的無限聊天權限，但需遵守濫用閾值，并計劃推出?ChatGPT-4.5?和?ChatGPT-5。這些消息從側面印證了?Deepseek?R1?已經達到與?ChatGPT-4?相媲美的國際水平。

本文將介紹如何在安卓手機和桌面設備上分別部署本地運行的?Deepseek?R1?模型，并搭建知識庫。那么，為什么選擇在本地部署?AI?大模型呢？本地部署?Deepseek?具有諸多顯著優勢。首先，數據隱私得到更好的保障，用戶的私人數據無需上傳至云端或第三方服務器，從而大大降低了數據泄露的風險。第二點，本地部署能夠顯著提高響應速度，因為無需依賴網絡連接和遠程服務器，特別是在網絡不穩定時，用戶體驗更加流暢，尤其是現在?Deepseek?的官網由于大量用戶訪問已經造成了大概率都是“服務器繁忙，請稍后再試?！贝送?，離線使用是另一個重要優勢，用戶可以在沒有網絡環境的情況下，依然享受模型的服務，適用于高安全性或特殊場景。最后一點，通過本地部署，用戶可以建立自己的數據庫，實現對數據的完全控制和管理，進一步提高數據處理的靈活性與安全性。

當然，與此同時，運行?DeepseekAI?大模型需要強大的計算資源，如高性能的?CPU、GPU，以及大容量的內存和存儲設備。這對于普通筆記本電腦而言，可能需要升級硬件，增加了成本和復雜性。部署完成的?R1?模型在推理能力、網絡資源整合等方面肯定是不如直接從網頁訪問回答的準確和智能。

安卓端

部署?Ubuntu?環境

首先，需要準備相關工具。進入?Github?官網，搜索?Termux，找到最新的?APK?應用包并進行安裝。Termux?是一款終端模擬器應用程序，專為?Android?系統設計，提供完整的?Linux?環境，允許用戶在?Android?設備上運行?Linux?命令和工具，無需?root?權限。后續將通過?Termux?環境部署?Deepseek?R1?模型。建議使用驍龍?8?Gen2?以上的設備進行部署，以保證性能。

進入?Termux?軟件，輸入termux-change-repo指令并運行：

應用程序內會彈出一個窗口，選擇運行單個鏡像文?“Single?mirror?Choose?a?single?mirror?to?use”，并點擊:

在下一個界面，找到清華大學鏡像文件源(Tsinghua?University)，如果沒有找到，可以通過雙手捏和將顯示界面縮小找到，隨后同樣點擊：

此時重新回到命令行界面，輸入“pkg?update?&&?pkg?upgrade”，更新升級至最新的軟件包，等待完成后，輸入“y”，

下一步，部署?Ubuntu?環境，需要一定的網絡條件，分別安裝順序執行一下操作部署安裝?Ubuntu工具，pkg?i?proot-distro，此命令使用?pkg?包管理器安裝?proot-distro?工具，proot-distro?install?ubuntu：使用?proot-distro?工具安裝?Ubuntu?發行版，安裝完成后，再輸入proot-distro?login?ubuntu：登錄到已安裝的?Ubuntu?環境，進入?Ubuntu?的命令行界面。完成以上操作后在命令行界面會有“?root@localhost：～#”，即表示成功進入Ubuntu?環境，此次下載部署在本地的Deepseek?R1模型即將運行在此環境中。

下載?Deepseek?模型

在上一步最后的Ubuntu?環境命令行界面，輸入“curl?-fsSL?https://ollama.com/install.sh?|?sh”，通過ollama官網下載Deepseek模型，等待進度條完成，需要一定的網絡條件，隨后進入如下界面：

在分別執行“OLLAMA_HOST=0.0.0.0”、“?OLLAMA_ORIGINS=*?”、“ollama?serve”三個指令，更改接口并且運行ollama服務。此時，回到桌面，長按Termux圖標，點擊“New?session”，回到應用內輸入兩個指令，啟動Ubuntu環境，并下載ollama模型，回到Termux應用，輸入“proot-distro?login?ubuntu”和“ollama?run?deepseek-r1:1.5b”，再輸入回車，模型開始下載，等待完成即可。?

不建議下載過于復雜的模型，數字越大意味著部署的模型就越聰明，同時所需的手機性能也會越高。

通過Chatbox?與?Deepseek?交互

模型下載完成后，不要關閉Termux?進程的后臺，進入?Chatbox?官網，下載安卓版本?APK?文件完成應用安裝，打開應用后，點擊“使用自己的?API?Key?或本地模型”，模型提供方依次選擇?Ollama?API，模型選擇“Deepseek-r1:1.5?b”，可以對模型進行身份設定，方便回答用戶問題，隨后關閉Termux?和?Chatbox?應用。

每次啟動?Chatbox?之前，重新打開?Termux?進入?Ubuntu?環境并?運行?ollama?模型，輸入以下兩個指令：“proot-distro?login?ubuntu”和“ollama?serve”，回到?Chatbox，即可與?Deepseek?交流了。

受限于手機性能，可能需要一定的響應時間，請耐心等待，以下是實際體驗，為了避免手機清理后臺，建議將?Termux?鎖定在后臺。ok，以上為手機端部署?Deepseek?的全部內容了。

桌面端?Deepseek?建立知識庫

在手機端部署本地?Deepseek?大模型相對復雜，但只要按照步驟操作，實際上可以很快完成部署。與此相比，桌面端的?Deepseek?部署要簡單得多。桌面端不需要建立額外的環境，Windows?和?Mac?端的步驟大致相同，因此本文將重點介紹如何通過本地?Deepseek?R1?模型在?Mac?端搭建自己的知識庫。

下載?Ollama?模型

首先，訪問?Ollama?官網，選擇并下載適合?Mac?系統的版本。下載完成后，按照提示完成安裝，安裝后將解壓得到的?Ollama?程序拖動到“應用程序”中。?

接著，打開?Mac?系統的“終端”應用(Windows?用戶則打開?CMD)，在終端中輸入需要下載的?Ollama?模型對應的代碼。具體的代碼可以參考?Ollama?官網提供的說明。如果電腦配置較強，可以選擇下載較大的模型版本。?

需要注意的是，如果在下載過程中發現下載速度變慢，可以關閉當前的“終端”窗口，再重新打開并輸入相同的指令。這樣可以恢復更高的下載速度，并且下載進度會被保留，不會丟失。

搭建本地知識庫

完成?Ollama?模型的下載后，接下來是搭建知識庫。首先，訪問?“AnythingLLM”?官網，根據操作系統下載并安裝對應的版本。

安裝完成后，打開程序，選擇 “Ollama” 作為模型提供方，并選擇 “8b （依據電腦配置）模型”。進入下一步時，跳過郵箱填寫界面，直接創建一個新的工作區(Workspace)。

創建工作區后，進入到對話界面。接下來，點擊工作區?“Test001”的設置按鈕，進入“聊天設置”頁面。在聊天提示框中對?AI?助手進行一些基本設定，以便模型能夠更快速、更精準地回答用戶的問題。同時，可以設置回答語言為中文，并保存這些設置。?

接下來，需要上傳并嵌入知識庫文件。小編通過?AI?創建了一家虛擬的游戲公司，并將公司簡介整理成一個?Word?文檔。在準備好文件后，返回“Test001”工作區，點擊右側的上傳按鈕，將文件上傳至“My?Documents”。選中該文件后，點擊?“Move?to?Workspace”，然后選擇?“Saved?and?Embed”?以保存文件，最后執行“Pin?to?Workspace”操作。這些操作都會有提示，確保每個步驟都正確完成。?

測試和提問

知識庫搭建完成后，回到對話框，在工作區“Test001”中選擇?“New?Thread”?創建一個新的對話框。此時，可以開始向模型提問與知識庫相關的問題。大模型將根據文檔內容做出準確回答，確保知識庫的內容能夠被有效利用。?

總結

以上是手機端部署本地?Deepseek?的教程以及通過?Mac?端部署?Deepseek?R1?大模型并建立本地知識庫的完整教程。從下載模型、搭建知識庫到最后的測試與提問，每一步都很關鍵，只要按照步驟操作，就能夠順利完成整個過程。希望這篇教程能夠幫助大家順利搭建屬于自己的本地知識庫，提升使用?AI?模型的效率和體驗。