在2025年1月27日，DeepSeek在苹果中美两区的App免费榜单双双登顶，超越了长期占据榜单的GPT，这一事件引发了广泛关注。DeepSeek之前开源的DeepSeek R1蒸馏模型，吸引了大量用户想要在本地设备上进行部署。对于开发者来说，如果能够将其部署在本地并且集成到IDE（集成开发环境）中，无疑会极大地提升开发效率。无论是在JetBrains系列开发工具还是在VS Code中，集成DeepSeek都有着重要的意义。然而，对于很多人来说，如何在本地部署DeepSeek蒸馏模型并集成到IDE还是一个比较复杂的问题，本文将详细介绍这一过程。
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一、Ollama的介绍与安装
（一）Ollama简介
Ollama是在本地部署DeepSeek蒸馏模型过程中非常重要的工具。它就像是一座桥梁，连接着我们的本地设备和DeepSeek模型。Ollama提供了一种便捷的方式来管理和运行各种人工智能模型，包括DeepSeek-R1蒸馏模型。
（二）安装Ollama
1. 我们需要访问Ollama的官方网站。在官网上，我们可以找到适合我们操作系统的安装版本。例如，如果您使用的是Windows系统，就下载对应的Windows安装包；如果是Mac系统，则下载Mac版本。
2. 下载完成后，按照安装向导的提示进行安装。这个过程通常比较简单，只需要一路点击“下一步”或者“继续”就可以完成安装。安装完成后，确保Ollama已经成功启动并且在后台运行。
二、通过Ollama部署DeepSeek
（一）获取DeepSeek-R1蒸馏模型
在部署之前，我们需要确保已经获取了DeepSeek-R1蒸馏模型。一般来说，可以从DeepSeek的官方开源渠道或者其他可靠的开源代码库中获取模型文件。
（二）使用Ollama部署
1. 打开Ollama的控制台或者命令行界面（具体取决于您的操作系统和使用习惯）。
2. 在控制台中，输入相应的命令来部署DeepSeek-R1蒸馏模型。这个命令可能会根据Ollama的版本和具体的配置有所不同，但大致的格式是指定模型名称（这里是DeepSeek-R1）和相关的参数。例如：`ollama run deepseek r1`。
3. 等待部署过程完成。这个过程可能需要一些时间，具体取决于您的本地设备性能和模型的大小。在部署过程中，Ollama会自动下载和配置模型所需的文件和资源。
三、在ChatBox中使用DeepSeek
1. 安装ChatBox（如果还没有安装的话）。ChatBox是一个方便与DeepSeek模型进行交互的工具。
2. 配置ChatBox以连接到我们刚刚通过Ollama部署的DeepSeek-R1蒸馏模型。这可能需要在ChatBox的设置中指定Ollama的连接地址和模型名称等信息。
3. 完成配置后，就可以在ChatBox中开始与DeepSeek模型进行对话测试了。例如，我们可以向模型提问一些关于编程问题、自然语言处理等方面的问题，来测试模型的性能。
四、在IDE中集成DeepSeek
（一）在VS Code中的集成
1. 安装Cotinue插件（如果插件有更新，建议安装最新版本）。这个插件将帮助我们在VS Code中集成DeepSeek模型。
2. 点击“Add Chat model”添加模型。
3. 在“Provider”选项选择Ollama，“Model”选项选择“Autodetect”，然后点击“Connect”，这样就可以自动选择我们刚才所部署的deepseek r1:7b模型了。
（二）在JetBrains系列开发工具中的集成
在JetBrains系列开发工具（如IntelliJ IDEA等）中集成DeepSeek的方式，与在VS Code中的集成方法类似。首先需要进行一些准备工作，如安装Ollama及其组件、使用Ollama部署DeepSeek模型、将DeepSeek连接到ChatBox测试接口等。然后，可能需要在开发工具中安装特定的插件或者进行相关的配置，以实现DeepSeek模型与开发工具的集成。
五、本地部署的注意事项
虽然借助Ollama工具，本地部署DeepSeek蒸馏模型的过程相对简单。但是，需要注意的是，本地部署的DeepSeek大模型在性能上与官网提供的在线版本存在显著差距，尤其是在模型的思考能力和响应速度方面。这是因为本地设备的计算资源有限，无法与云端服务器的强大计算能力相比。所以，在使用本地部署的DeepSeek模型时，要根据实际需求合理评估其性能是否能够满足要求。
通过以上步骤，我们就可以在本地成功部署DeepSeek蒸馏模型并集成到IDE中，从而利用DeepSeek的强大功能来提升我们的开发效率或者进行各种有趣的人工智能实验。
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