主要观点总结
本文介绍了由于DeepSeek热度过高导致的使用问题，以及通过开源工具Ollama在本地安装DeepSeek的解决方法。Ollama是一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计的开源框架，支持多种操作系统和大型语言模型。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek目前热度过高，导致使用卡顿，API充值已停。
许多用户反映DeepSeek现在使用起来非常卡顿，且体验感不佳。此外，API充值已经暂停，导致许多用户无法正常使用。
关键观点2: Ollama是一个用于本地运行大型语言模型的开源框架。
Ollama提供了一个在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型的解决方案。它支持多种操作系统，包括macOS、Windows、Linux，并且可以通过Docker容器运行。
关键观点3: Ollama支持多种大型语言模型，包括DeepSeek等。
用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行本地运行。此外，Ollama还提供对模型量化的支持，可以显著降低显存要求，使得在普通家用计算机上运行大型模型成为可能。
关键观点4: Ollama的安装和使用方法。
用户可以在Ollama官网下载对应系统的安装包进行安装。安装完成后，可以通过命令提示符或PowerShell验证安装是否成功。使用Ollama运行模型时，可以使用"ollama run"命令。此外，Ollama还提供了一个REST API用于运行和管理模型。
文章预览
DeepSeek 现在热度实在是太高，导致现在使用起来非常卡顿，体验感不好，一直回复稍后再试～ 现在连 API 充值都停了，钱都不赚： 直接上热搜： 体验感这么差，不得整个本地的，今天我们就介绍使用开源的工具 Ollama 本地安装 DeepSeek，Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，目前在 Github 上斩获了 121k+ 的 Star： Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。 Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。 Ollama 提供对模型量化的支持，可以显著降低显存要求，使得在普通家用计算机上运行大型模型成为可能。 Ollama 支持多种流行的大型语言模型，包括但不限于 DeepSeek、 qwen、codegeex4、phi4、llama 等，我们可以根据自己的需求选择合适的模型进行本地运
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