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方案

本地化方案非常簡單：Ollama + DeepSeek-R1 + Enchanted LLM 。

Ollama

Ollama 是一個用于在本地運行大型語言模型（LLMs）的工具，支持多種開源模型，如 Llama 2、Code Llama、Mistral 等。它簡化了模型下載、配置和運行的過程，用戶可以通過命令行輕松管理模型。使用起來頗有docker的感覺，pull、run、ps...。安裝也簡單，選擇對于系統，下載安裝就妥了。

DeepSeek-R1

在Ollama的網站上（https://ollama.com/）Models頁面當前排名第一的就是DeepSeek-R1，點進去選擇對應的版本，右邊會展示對應的ollama 命令，復制命令粘貼到命令行工具中執行即可。如圖：

這種高端操作一帆風順貌似不太合理，所以我也遇到點問題。不同的版本大小差異會比較大，第一個上手的是70b這個版本，總大小43GB。en～下了兩個小時左右，終于好了，正準備見證奇跡的時候，ollama拋出這樣一個提示：ollama Error: Post "http://127.0.0.1:11434/api/show": read tcp 127.0.0.1:57953->127.0.0.1:11434: read: connection reset by peer 。后來問了DeepSeek，它思考了半天，它告訴我The server is busy. Please try again later. 最后它讓我檢查服務狀態、端口占用、防火墻、Ollama版本......一頓操作之后突然想起了ollama ps這個命令，一看傻眼了，啥都沒有。突然明白是模型沒運行起來，估計是電腦配置不夠，70b這個版本高攀不起。于是開始嘗試1.5b這個版本，一切順利，可以通過控制臺進行對話了。讓它用React實現一個tab組件，好家伙給了我十幾個方案，果斷換下一個版本。于是選擇了32b這個版本，20GB竟然成功跑起來了。

Enchanted

控制臺對話終究沒有UI方便，在Ollama README上列舉了大量UI工具，如Open WebUI、Enchanted、Hollama、Lollms-Webui.... 因為本地是MacOs，這里選擇的是Enchanted。Enchanted是MacOs下的一個App，也支持IOS和Vision Pro，在AppStore上下載安裝即可。Enchanted配置非常簡單，填寫本地服務地址（Ollama本地服務是： localhost:11434）選擇對應模型版本即可。至此本地化就完成了。最后附上紀念照：

轉自https://www.cnblogs.com/aser1989/p/18697164