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探索国产AI大模型DeepSeek的本地化部署，打造企业级知识库的实战指南。 核心内容： 1. DeepSeek模型的技术实力与行业地位 2. 安装AntSK工具及其环境要求 3. 详细步骤指导，从下载到配置本地知识库
近年来，人工智能领域风起云涌，各种新技术不断涌现。其中，DeepSeek凭借其强大的技术实力和优秀的产品性能，成为了业界关注的焦点。这家低调的公司凭借千亿级参数模型，以0.5元/百万tokens的成本，91.5%的中文基准测试得分，及推理效率提升5倍的成绩，刷新了人们对国产大模型的认知。
DeepSeek的大模型不仅被誉为“国产之光”，更被视为普惠AI时代的开端。无论是用于文章写作、决策支持，还是充满创意的心理测试（如算命），DeepSeek的应用场景都广泛而多样。破局圈友们迅速行动，探索如何借助DeepSeek本地化部署打造属于自己的私有知识库。以下是一份详细教程，帮助你实现这一目标。
要开始本地搭建知识库，首先需要安装AntSK工具。AntSK是一个功能强大的工具，能够极大简化知识库的创建和管理。你可以通过以下链接获取AntSK的安装包：
下载并安装AntSK 一件部署包
夸克网盘地址：「AntSK0.5.6.zip」，
链接：https://pan.quark.cn/s/fe05fa270cd0
百度网盘地址：AntSK0.5.6.zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1WUw2msKR2N2A99-OrR1NEw 提取码: zfh3
下载AntSK安装包：通过上面的网盘链接下载AntSK的.zip文件，并解压至本地指定目录。
安装.NET Core：根据操作系统需求，下载并安装对应版本的.net core。详细安装说明可参见官方网站提供的指导文档。
配置AntSK：在解压目录找到安装可执行文件（AntSK.exe），双击运行，并根据提示完成基本配置。
Ollama是一款开源本地化工具，非常适合大模型在个人计算机或服务器上的运行和部署。通过Ollama，你可以轻松部署多种开源语言大模型（如DeepSeek、Llama等），而无需依赖云端服务或者复杂的配置流程。
在ollama官网首页的搜索框，点击一下即可看到deepseek-r1在第一个位置，可见热度之高啊！
https://ollama.com/library/deepseek-r1
可以看到模型有根据参数分为1.5b，7b，8b，14b，32b，70b，671b等，我们需要根据自己电脑选择下载对应参数的模型。
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