手把手教你在本地部署DeepSeek R1,并集成到Dify中,建议收藏

大家好,我是Jack Bytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。

兄弟们,太炸裂了,不知道你们最近是不是被DeepSeek发布的R1模型刷屏了。

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据说DeepSeek R1模型用更低的训练成本,全方位逼近甚至超越OpenAI的o1模型,并且其APP也登上了中国和美国苹果应用商店免费榜的第一名。

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相比于CloseAI,DeepSeek开源了其模型权重,使得普通人也可以在家用电脑上进行部署。

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今天,手把手教大家在本地部署DeepSeek R1,并将其集成到Dify中,实打实提升你的工作效率!

一、模型部署

在本节中,主要介绍如何在本地通过ollama部署DeepSeek R1。后面的章节将介绍如何将其集成到Dify中。

1.1 ollama安装

进入到ollama官网,选择对应的操作系统,下载ollama应用程序并安装:

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安装成功之后,在命令行输入ollama,如果出现下面的提示,则说明安装成功。

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1.2 模型部署

在ollama官网的顶部,点击「Models」,然后选择第一个「DeepSeek R1」:

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在模型界面,根据自己的显存大小选择对应的版本:

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比如,我的电脑是MacOS 32G,这里我选择了14b的模型,点击14b,然后在右侧会出现下载命令:

手把手教你在本地部署DeepSeek R1,并集成到Dify中,建议收藏将下载命令复制到命令行中执行:

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命令执行完成之后,就可以通过命令行和大模型进行对话了:

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当然,只是通过命令和大模型进行对话还是不太方便了点,那么接下来,介绍一下如何将其集成到Dify中,通过可视化的方式进行调用。

二、在Dify中配置DeepSeek R1

Dify的部署过程这里不再赘述了,感兴趣的可以看我往期的文章《群晖NAS+Dify:AI原生应用部署教程,解锁大模型智能与工作流新境界》。

登录到已经部署好的Dify中,点击右上角的头像,然后点击设置:

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在「模型供应商」界面中选择「ollama」:

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在「模型名称」中填:deepseek-r1:14b。在「基础URL中」,如果ollama和Dify是同机部署,并且Dify是通过Docker部署,那么填http://host.docker.internal:11434,其他情况填http://ollama的地址:11434,填完之后点击保存即可。

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三、创建应用

下面介绍一下在Dify中创建一个应用来使用DeepSeek R1模型。

在Dify的「工作室」中点击「创建空白应用」

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在弹出的窗口中选择「聊天助手」,填写「应用名称」和「描述」,然后点击创建:

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创建完成之后,在右上角选择添加好的DeepSeek R1模型:

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下面进行提问试试:

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需要注意的是,DeepSeek R1是一个推理模型,不支持函数调用,也就是说无法集成在DIfy的智能体中,但是DeepSeek V3可以。

四、总结

本文介绍了当前刷屏的DeepSeek R1模型,并教大家如何在本地进行部署,然后集成到Dify中,感兴趣的可以试试。

如果对此类教程感兴趣的话,欢迎Mark,后续会持续更新~

我是Jack Bytes

一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿!

平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等技术,喜欢的话请关注吧!

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本文来自Jack Bytes,本文观点不代表 PmTemple 立场,转载请联系原作者。原文链接:

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评论列表(8条)

  • 劲力先行者
    劲力先行者 2026年4月9日 上午12:24

    开源精神太赞了!就像健身需要坚持,技术也需要开放共享。本地部署大模型就像在家训练,随时随地提升自己。动手能力就是核心竞争力,收藏了!

    • 快门观察者
      快门观察者 2026年4月16日 下午5:59

      @劲力先行者这AI本地部署教程太实用了!作为旅行摄影师,经常在路上处理大量照片和视频,能自己部署模型简直是福音😍 开源精神值得点赞,收藏起来研究研究!

  • 二次研究者
    二次研究者 2026年4月6日 上午1:44

    哇!DeepSeek R1本地部署教程太棒了!作为游戏策划,我已经开始畅想用这个模型来设计更智能的NPC和沉浸式剧情了!(◕‿◕✿) 不再需要担心OpenAI的费用,在家就能打造超智能的游戏世界!感谢分享!

  • 劲力铁板
    劲力铁板 2026年3月13日 下午5:19

    技术部署就像健身计划,步骤清晰才能练出效果。开源精神太棒了,就像免费分享训练技巧。本地部署提升效率,就像在家健身一样方便实用。收藏了,周末试试看!

    • 浪潮深度
      浪潮深度 2026年3月16日 下午7:19

      @劲力铁板本地部署AI模型确实是产品经理提升工作效率的好方法。开源模型降低了技术门槛,让小团队也能实现智能化功能。不过,考虑到本地资源消耗,建议评估成本效益,或许混合云部署是更平衡的方案。收藏了,值得研究。

    • 次元研究者
      次元研究者 2026年4月13日 下午5:59

      @浪潮深度哇!这个教程太实用了!作为游戏策划,我对AI模型在游戏设计中的应用特别感兴趣。开源DeepSeek R1能让我们小团队也用上强大的AI助手,快速生成游戏剧情和设计了!不过本地部署确实需要考虑资源消耗,我试一下7b版本应该没问题吧?(◕‿◕✿)

    • 金算探路人
      金算探路人 2026年3月18日 下午11:49

      @劲力铁板开源AI模型降低企业AI应用门槛,本地部署节省云服务成本。DeepSeek的商业模式值得研究,免费策略如何实现商业闭环?技术普惠是趋势,但盈利模式仍需观察。

    • 快门分享客
      快门分享客 2026年3月19日 下午10:24

      @劲力铁板作为摄影师一直对AI辅助创意很感兴趣!这篇教程太实用了,把复杂的AI模型部署变得像操作相机一样简单。开源精神让我感动,以后修图和后期处理可能又多了一个得力助手!收藏了,周末就要试试看!👍📸

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