文章目录
概要
DeepSeek本地部署+投喂数据=解决的问题
1.DeepSeek本地化部署，无网络环境下使用
2.可以投喂你的数据文件，训练你的专属AI
3.不用担心服务器繁忙等问题，及时回应（好处不必多说了 懂的都懂）
整体架构流程
DeepSeek + Ollama + AnythingLLM 本地化全栈架构
结合DeepSeek（高性能模型）、Ollama（轻量化服务框架）与AnythingLLM（企业级知识库管理），可构建从模型推理到私有知识增强的全闭环本地化方案。以下是这一技术栈的核心架构设计：
模型层（DeepSeek Core）
推理引擎：基于DeepSeek模型的量化版本（GGUF/GGML），支持CPU/GPU混合推理。
多模型支持：同时部署不同规模的DeepSeek模型（如7B/67B），通过Ollama动态切换。
本地存储：离线模型仓库（如/models/deepseek）与向量数据库（如ChromaDB）分离存储。
服务化层（Ollama Engine）
统一API网关：提供标准化的/generate和/embedding接口，供AnythingLLM调用。
动态资源分配：根据请求类型（生成/检索）自动分配GPU资源，支持优先级队列。
模型热插拔：通过Ollama的/api/pull接口动态加载/卸载DeepSeek模型实例。
知识管理层（AnythingLLM Core）
文档处理流水线：
文档上传 → 文本分块 → 向量化（DeepSeek Embedding） → 存储至Chroma/Pinecone
RAG引擎：结合检索结果与DeepSeek生成，实现知识增强回答。
权限控制：基于RBAC的文档访问权限体系，支持SSO集成。
应用交互层（AnythingLLM UI + SDK）
企业级交互界面：支持对话式搜索、文档管理、对话历史追溯。
多端SDK：提供Python/Node.js SDK对接业务系统，支持流式响应与批处理。
运维监控层（Local Stack）
全链路监控：集成Prometheus + Loki + Grafana，覆盖模型推理延迟、知识库检索效率。
离线容器包：Docker镜像预置NVIDIA驱动、CUDA库及模型文件，支持Air Gap部署。
技术实现
1.去Ollama官网Ollama官网网址下载
2.下载完成之后，傻瓜式安装就行，然后在官网中选择Models
3.选择 deepseek-r1模型，
4.找到一个适合模型下载（我是选择 1.5b的）
5.复制对应的模型信息，去命令终端复制上此信息，就会自动下载大模型
6.下载完成之后可以在窗口问DeepSeek一些问题，表示成功安装完毕了。如果要投喂数据还需要下载一个应用AnythingLLM 官网
7.具体安装我就不细述了，选择合适路径无脑安装就行…（装完之后需要配置一下环境和向量数据库）
下图参照（进入设置）
选择供应商的推理模型
选择对应向量数据库
**接下来是为了投喂数据做的操作了---------
安装完Model，刷新一下，就会出现下面界面
接下来就可以投喂数据了（按照我下边给出图片步骤来）
---------------------------------------------------------------------------------------------------------—分割线
下面是展示成果（下面有提到上传文档相关的公司适用信息）
小结
以上是最简单的本地化部署AI的方法，也是入门。其实还有很多功能，待我后续进行文章发布！请关注我一下 谢谢！！！