MAC快速本地部署Deepseek的实现方式步骤实用指南
平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“MAC快速本地部署Deepseek的实现方法步骤”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，便于大家直接对照操作。
目录
- 下载安装ollama
- 进阶
下载安装ollama
结合项目来看，地址: （链接已移除） 是一个开源的大型语言模型（LLM）本地运行框架，旨在简化大模型的部署和管理流程，使开发者、研究人员及爱好者能够高效地在本地环境中实验和集成最新模型
一路下一步
安装好后
搜索需的大模型
2. 根据自己需求, 选择合适的大模型版本
3. 本地电脑设置较差,我安装的14b
4. 复制命令 ollama run deepseek-r1:14b 到终端运行
看到 success就成功了
能够开始对话了 (首次较慢)
进阶
不想用黑窗口的话 能够下载cherry Studio
落到代码里，Cherry Studio 是一款开源的多模型 AI 桌面客户端，专为专业用户设计，兼容跨平台操作（Windows/macOS/Linux），集成 300+ 大语言模型和本地化部署能力，旨在简化 AI 技术的应用流程，提升工作效率
轻松设置就能采用了(网上教程可多 就不赘述了)
到此这篇关于MAC更快本地部署Deepseek的实现步骤的文章就介绍到这了,更多相关MAC本地部署Deepseek内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多兼容脚本之家！
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