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DeepSeek R1的核心作用在于高效推理与多任务处理,其通过强化学习技术实现数学、编程等复杂任务的自主推理,可以赋能很多真实场景,比如编程、数学、数据分析、办公提效等。

但是,将DeepSeek用于自己的工作也会带来数据隐私安全的风险,主要风险包括:

数据泄露风险:若通过云端传输敏感数据,可能被截获或滥用;

越狱攻击:攻击者可诱导模型绕过安全机制输出有害内容(成功率74%);

模型幻觉:14.3%的幻觉率可能导致事实性错误。(也就是有时候会胡说八道)

将DeepSeek进行本地化部署,可以避免上述的问题。本地部署私有化知识库的优势在于数据主权可控,适用场景包括:

企业内部知识管理:整合分散的技术文档、会议记录等,支持权限分级;

高机密行业:如军工、金融等领域保护核心数据;

专业辅助决策:医疗诊断、法律合规等场景结合私有数据生成精准建议。

个人知识库:高效管理个人资料并实现智能问答

发现csdn上部署文章要收费,今天发福利。我将本地化部署的全部流程分享如下:

一、DeepSeek私有化部署环境

本次操作使用的是一台PC工作站,Windows 11,20核40线程,64g内存,4070s显卡。

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软件:

AnythingLLM:提供图形界面和知识库管理功能。

Ollama:用于本地运行DeepSeek模型。

向量模型(如BGE-M3):用于将文档转换为向量。

DeepSeek-r1:7b

至于选择DeepSeek的哪个模型,需要看设备的配置如何。我这里部署的是7b模型,我的4070s显卡内存是12g;再往上14b需要4090了,一块显卡要几万块。不同模型对于设备的要求和使用场景如下:

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二、安装Ollama并部署DeepSeek模型

步骤1:安装Ollama

访问Ollama官网(https://ollama.com/)下载对应系统的安装包。

按提示完成安装,确保Ollama服务已启动(菜单栏显示羊驼图标)。

步骤2:下载DeepSeek模型

打开终端(Windows使用PowerShell),输入以下命令下载模型(根据硬件选择参数规模,如1.5b/7b/14b):


ollama run deepseek-r1:7b  # 示例为7b模型

等待下载完成(提示success)。

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三、安装与配置AnythingLLM

步骤1:下载与安装

访问AnythingLLM官网(https://anythingllm.com/desktop)下载对应系统的安装包。

安装时建议选择非系统盘(如D盘)。

步骤2:连接Ollama与DeepSeek

首次运行AnythingLLM,选择“Ollama”作为模型提供商。

在“Ollama Model”中选择已下载的DeepSeek模型(deepseek-r1:7b)。

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跳过登录,创建工作区。

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步骤3:切换中文界面

点击左下角设置图标(⚙️)。

在“Customization”中选择“Chinese”,保存后重启生效。

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四、配置向量模型与知识库

步骤1:安装向量模型(BGE-M3)

打开终端,输入以下命令下载嵌入模型:


ollama pull bge-m3

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步骤2:在AnythingLLM中配置向量数据库

进入设置,选择“Embedder首选项”。

在“嵌入引擎提供商”中选择“ollama”,并选择“bge-m3”模型。

保存后返回工作区。

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步骤3:上传文档到知识库

点击工作区的“上传”按钮(或直接拖拽文件到虚线框)。

支持格式:PDF、Markdown、Word等(非图片格式)。

点击“Save and Embed”,等待文件向量化完成(显示绿色√)。

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五、注意事项

硬件要求

内存:模型越大需求越高(如14b建议16GB+)。

GPU加速:推荐NVIDIA显卡(需安装CUDA)。

隐私保护

本地部署数据不上传,适合敏感资料。

确保Ollama服务未对外开放(默认仅本地访问)。

常见问题

模型下载慢:重试命令或检查网络。

无法连接Ollama:确认服务已启动。

六、扩展建议

多工作区管理:按项目/领域创建不同工作区(如“工作”“学习”)。

API集成:通过AnythingLLM提供的API接口与其他工具联动。

浏览器扩展:创建浏览器扩展API Keys,在浏览器中安装AnythingLLM插件,可以实现将网页的选择的文字或者整个页面信息同步到本地。

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好了,以上就是完整的部署文档了,尽情地去用吧!

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Hi,我是阿信,一名AI创业者,产品经理人。拥抱AI,从现在做起。阿信AI实验室将记录我的AI成长之路、AI创富之路,欢迎关注。

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