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MacBook 上部署 DeepSeek 教程
准备工作
为了确保顺利部署 DeepSeek 模型，在开始之前需确认 Mac 已经安装了必要的开发工具，比如 Xcode Command Line Tools 和 Homebrew。
安装 Ollama
由于 DeepSeek 的本地化部署依赖于 Ollama 平台的支持，因此首要任务是从官方渠道下载并安装最新版的 Ollama 应用程序[^2]。这一步对于后续操作至关重要，因为 Ollama 提供了一个易于使用的界面来管理和运行各种大型语言模型，包括 DeepSeek。
创建适合的 Python 环境
考虑到 macOS 自带的 Python 版本可能不适合某些特定需求的应用场景，推荐采用 pyenv 来创建独立的工作环境。具体做法如下：

利用 Homebrew 安装 pyenv: brew install pyenv
使用 pyenv 安装所需的 Python 版本, 如：pyenv install 3.x.x
推荐使用虚拟环境而非设置全局 Python 版本来避免潜在冲突；可以通过命令 python -m venv myenv 创建一个新的虚拟环境，并激活它以便继续下一步的操作[^3].

获取并配置 DeepSeek 模型
完成上述准备工作之后，接下来就是获取目标模型文件——即 DeepSeek 模型本身。按照官方指南指示，通过 Ollama 或其他途径获得适用于 MacOS 的预训练模型包。解压后将其放置在一个合适的位置准备加载到应用程序中[^1]。
启动与测试
一切就绪后，打开终端进入刚才建立好的虚拟环境中执行启动脚本或是直接调用 API 测试新安装的服务是否正常运作。如果一切顺利的话，则说明已经成功完成了 DeepSeek 在 MacBook 上的本地部署过程。
增强用户体验
为了让用户能够更便捷地利用这个强大的 AI 助手功能，可以考虑集成 Open WebUI 组件以提供图形化的交互方式，从而简化用户的输入流程并提高效率。