一、本地安装Deepseek R1
Ollama本地安装Deepseek R1模型
打开 Ollama官网地址，然后点击下载，之后安装到本地。
然后打开Ollama的模型列表，搜索到DeepSeek R1
模型对电脑配置要求较高1.5b或7b【右上角的的代码】复制在命令行中运行。本人电脑16G内存选择7b。
安装需要一段时间，我们等一下就可以等success，就代表安装成功。
输入【ollama list】，就可以查看安装的模型。
设置安装之后，我们只能在命令行中使用会特别的不方便。
我们需要找到一个第三方客户端。
客户端推荐Chatbox和Cherry Studio，都很优秀。
二、Cherry Studio安装
Cherry Studio是一个特别强大的AI 客户端，支持国内外很多模型。
还内置很多提示词，文生图，文档等功能。
按照下面步骤添加即可。
我们在Cherry Studio 客户端配置Ollama 安装过的模型。
默认API：http://localhost:11434/v1
模型名：deepseek-r1:1.5b
三、硅基流动注册
注册登录后，直接在左侧菜单栏找到模型广场，其中列出的模型都是硅基流动支持的，有些是免费的，有些需要消耗平台余额。比如满血版DeepSeek-R1就会消耗余额，而DeepSeek的文生图模型Janus-Pro-7B则是完全免费的。
以满血版DeepSeek-R1为例，点击模型卡片，可以查看模型的详情。可以看到，DeepSeek-R1是一个MoE混合专家模型，满血版参数为671B，上下文长度为64K tokens。
1. 模型配置
安装好Cherry Studio后，首先需要配置模型。搭建个人知识库，仅硅基流动的模型就足够了，所以只需：点击左下角的设置->选择硅基流动->打开开关->填入硅基流动的API key。
接下来，把需要用到的模型添加上。下拉到最下面，点击绿色的管理按钮。
常规模型中，推荐添加下面三个模型：推理模型DeepSeek-R1、通用模型DeepSeek-V3，以及视觉模型Janus-Pro-7B。
嵌入（embedding）模型，推荐添加下面两个：完全免费的BAAI/bge-m3和付费的Pro/BAAI/bge-m3。
一般说来，免费的BAAI/bge-m3模型就够用。
2. 创建知识库
配置完模型，就可以开始创建知识库了！
点击左侧菜单栏的知识库图标->点击左上角的添加按钮->在弹窗里输入你的知识库名称，随便输，方便查找就行->选择嵌入模型。
嵌入模型选择上一步中添加的免费模型BAAI/bge-m3就可以。
接下来就可以往你创建好的知识库里添加资料，Cherry Studio支持各种类型的资料，比如文件、网址、笔记等等。
以最常见的文件资料为例，直接把PDF拖拽进去，当看到文件右边的状态符号变为绿色的对勾，就说明该文件已经向量化完毕。
3. 和知识库对话
添加完资料，就可以开始检索你的个人知识库了。
两种方式使用。
一种是直接在知识库最下面的
搜索知识库，点击后进行搜索。
输入你想搜索的内容，点击搜索按钮。就像下面这样。
第二种方法则更为实用：直接在问答的过程中选中知识库，相当于给LLM添加了额外的上下文信息。
在Cherry Studio的输入框下方，有一个知识库的图标，点击，选择你创建好的知识库。
选中后，知识库的图标会变成蓝色。
这里我默认的模型是DeepSeek-R1。回答前，会先对知识库进行检索，然后把搜索结果投喂给DeepSeek-R1，由模型进行整理、分析，再生成最终的答案。
可以看到，DeepSeek-R1的回答结果是基于知识库内容产生的。
DeepSeek-R1的思考过程。
