MAC本地部署deepseek

在 Mac OS 上本地部署 DeepSeek 项目
使用 ollama 部署 DeepSeek
为了在 Mac 上使用 ollama 来部署 DeepSeek 模型，可以按照如下方法操作：
确保已经安装了 Docker 环境，因为 ollama 是基于容器技术运行的工具。通过终端执行 docker --version 命令验证是否已正确安装 Docker[^1]。
接着访问 ollama 的官方页面获取最新的安装指南并完成安装过程。通常情况下只需要一条简单的命令即可完成安装，例如对于 macOS 用户来说可能是类似于 sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/your-repo/install/main/install.sh)" 这样的指令（请注意实际使用的命令应当来自可信源）。
成功安装之后就可以利用 ollama 提供的功能加载预训练好的 DeepSeek 模型文件，并设置好相应的参数配置以便后续调用该模型进行推理计算工作了。
ollama run deepseek:latest
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使用 LM Studio 部署 DeepSeek
另一种方案则是采用 LM Studio 工具来进行更便捷的操作体验。LM Studio 支持多种操作系统平台，在其官网上能够找到详细的文档指导用户顺利完成环境搭建以及模型导入等一系列流程。
下载对应版本的应用程序包后解压至指定目录下；启动应用程序之前可能还需要额外准备 Python 虚拟环境以及其他依赖库项以满足特定需求。
一旦准备工作就绪，则可以在界面上轻松选择要加载的目标模型——即此处提到的 DeepSeek ——进而开展进一步的任务处理活动，比如微调超参或是直接投入应用测试阶段等。
结合 ChatBox 实现图形化交互
考虑到直接通过命令行与模型互动可能存在一定局限性，因此推荐配合 ChatBox 应用来获得更加友好直观的人机交流方式。具体做法是在完成了上述任意一种部署手段的基础上继续参照专门针对 Mac 平台编写的说明手册逐步实施 ChatBox 的安装配对步骤[^2]。
先从官方网站或者其他可靠渠道处取得最新版软件客户端；
依照提示依次完成必要的权限授予环节直至整个进程结束为止；
最后打开新建立起来的服务端口连接尝试发送消息给到后台正在运行中的 DeepSeek 实例那里去接收即时反馈结果。