前言

DeepSeek作為國產(chǎn)頂尖大模型，在代碼生成和邏輯推理方面表現(xiàn)優(yōu)異。本文提供三種不同場景下的接入方案，滿足從普通用戶到開發(fā)者的不同需求。

當(dāng)前問題

由于訪問量激增和網(wǎng)絡(luò)攻擊，官網(wǎng)服務(wù)可能出現(xiàn)不穩(wěn)定。本文提供三種備用接入方案：

方法一：使用??chatbox+硅基流動(dòng)??接入云端API使用(適合于普通用戶使用)

方法二：使用??Cursor+硅基流動(dòng)??接入云端API使用(適合于程序員人群)

方法三：使用??ollama本地化部署??使用(適用于有安全隱私需求的用戶)

方法一：使用chatbox+硅基流動(dòng)接入云端API使用

1. 安裝chatbox

訪問 ??https://chatboxai.app/??

下載對應(yīng)版本并安裝chatbox

說明：

1. 本例中以Windows為例，其他平臺(tái)請參考官網(wǎng)

2. 注冊硅基流動(dòng)賬號(hào)

訪問硅基流動(dòng)官網(wǎng) ??https://siliconflow.cn/m??

完成注冊和實(shí)名認(rèn)證

說明：硅基流動(dòng)現(xiàn)在注冊并實(shí)名認(rèn)證后，會(huì)贈(zèng)送14元金額試用。

3. 獲取API Key

登錄后，點(diǎn)擊左側(cè)菜單欄的「API密鑰」

選擇「API密鑰」->「新建API密鑰」

輸入密鑰描述內(nèi)容后，點(diǎn)擊「新建密鑰」

4. 配置chatbox

設(shè)置 -> 模型提供商 -> 選擇「SiliconFlow API」

在API密鑰框，將上一步獲取的API Key填入「API 密鑰」

在模型框，選擇「deepseek-r1」后，點(diǎn)擊

5. 測試模型效果

輸入測試問題："用比喻的方式解釋deepseek模型為什么性能要優(yōu)于OpenAI"

方法二：使用cursor+硅基流動(dòng)接入云端API使用

1. 安裝cursor

• 訪問 https://www.cursor.com/
• 下載并安裝IDE
• 注冊cursor賬號(hào)

2. 配置硅基流動(dòng)API

• 打開Cursor設(shè)置對話框
• 左側(cè)選擇Models
• 在OpenAI API Key框，填入硅基流動(dòng)上創(chuàng)建的API Key
• 在OpenAI Base URL框，填入??https://api.siliconflow.cn/v1??并保存
• 點(diǎn)擊Add Model，輸入??deepseek-ai/DeepSeek-R1??
• 點(diǎn)擊Verify，驗(yàn)證模型是否可用

說明：

• 硅基流動(dòng)的API Base URL可以在硅基流動(dòng)官網(wǎng)的模型廣場，選擇對應(yīng)的模型查看其API文檔獲得。
• 模型名稱??deepseek-ai/DeepSeek-R1??可以在硅基流動(dòng)的模型廣場中，選擇對應(yīng)的模型后直接復(fù)制獲得。

3. 測試代碼功能

• 使用cursor創(chuàng)建一個(gè)新的項(xiàng)目，例如"俄羅斯方塊游戲"
• 使用快捷鍵??Cmd/Ctrl+I??打開Composer界面
• 輸入我們的需求后回車，例如："請使用html實(shí)現(xiàn)一個(gè)俄羅斯方塊游戲"
• Cursor會(huì)調(diào)用硅基流動(dòng)的DeepSeek-R1模型，自動(dòng)生成俄羅斯方塊游戲，如下圖：
• 使用瀏覽器打開生成的tetris.html文件，即可看到俄羅斯方塊游戲，如下圖：

備注：

1. Cursor有14天的試用期，試用期結(jié)束后需要購買訂閱才能繼續(xù)使用。
2. 經(jīng)過實(shí)測，使用Cursor內(nèi)置的DeepSeek-R1模型會(huì)比硅基流動(dòng)API的DeepSeek-R1模型速度會(huì)更快。

方法三：使用ollama本地化部署使用

1. 硬件配置

注明：

• 顯存預(yù)估方式一般為：模型參數(shù)×2.5（如7B模型需7×2.5=17.5GB，需RTX 3090 24GB）
• 本例中，筆者使用的是RTX 4080顯卡16G顯存，所以選擇7B模型。

2. 安裝ollama

訪問ollama官網(wǎng) https://ollama.com/

根據(jù)系統(tǒng)選擇對應(yīng)的安裝方式

# Windows用戶：訪問 https://ollama.com/download/windows 下載安裝包
# Mac用戶：訪問 https://ollama.com/download/mac 下載安裝包
# Linux用戶：執(zhí)行
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

說明：

1. 本例中以Windows為例，其他平臺(tái)請參考官網(wǎng)
2. 安裝完成后，在命令行中輸入ollama可以看到命令行幫助文檔

3. 配置ollama的下載路徑

因?yàn)閛llama默認(rèn)下載路徑為??C:\Users\用戶名\.ollama??，所以我們需要配置ollama的下載路徑，避免C盤占用過大。

在??系統(tǒng)設(shè)置→搜索"環(huán)境變量"→高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置→添加系統(tǒng)變量??中新增Ollama的下載路徑

變量名：OLLAMA_MODELS
變量值：G:\ai_LLMs_modules\Ollama

說明：變量值請根據(jù)自己的情況修改，本例中是??G:\ai_LLMs_modules\Ollama??

4. 下載DeepSeek大模型

• 訪問ollama模型查詢頁面https://ollama.com/search
• 搜索deepseek-r1模型
• 根據(jù)本機(jī)配置情況，我們選擇??deepseek-r1:7b??模型，執(zhí)行如下命令

ollama run deepseek-r1:7b

下載模型根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境會(huì)花費(fèi)不同的時(shí)間，待下載完成后，會(huì)提示"success"

5. 測試模型效果

>>> 請用Python寫一個(gè)快速排序算法

6. 集成前端UI

因?yàn)閛llama本身沒有提供前端UI，通過命令行交互起來比較繁瑣。所以，我們可以根據(jù)之前介紹的方法一或方法二，將模型集成到前端chatbox或者cursor中。

本例，我們采用方法一，將模型集成到chatbox中。

• 打開chatbox，點(diǎn)擊設(shè)置
• 模型提供方選擇 ??Ollama API??
• API域名填寫 ??http://127.0.0.1:11434??
• 模型選擇 ??deepseek-r1:7b??
• 點(diǎn)擊保存

運(yùn)行效果：

說明：經(jīng)過實(shí)測，筆者4080顯卡16G顯存，使用ollama本地化部署deepseek-r1:7b 模型，顯存占用約7G，可以實(shí)現(xiàn)流暢的交互體驗(yàn)。

優(yōu)缺點(diǎn)對比

備注說明：

1. ￥4/100 萬個(gè) Tokens 是硅基流動(dòng)的API價(jià)格，其相當(dāng)于：

• 讓AI寫一個(gè)5000字的文章，花費(fèi)約為：1萬 Tokens ÷ 100萬 Tokens × 4元 =0.04元；
• 讓AI每天寫100個(gè)5000字的文章，花費(fèi)約為：100次 × 1000 Tokens = 10萬 Tokens → 10萬 ÷100萬 ×4元 =0.4元

內(nèi)容小結(jié)

• DeepSeek大模型在部署方面，支持多種方式，滿足從普通用戶到開發(fā)者的不同需求。
• 對于普通用戶，使用chatbox+硅基流動(dòng)接入云端API使用，可以實(shí)現(xiàn)快速接入和使用。
• 對于程序員，使用cursor+硅基流動(dòng)接入云端API使用，可以實(shí)現(xiàn)代碼開發(fā)和調(diào)試輔助。
• 對于有安全隱私需求的用戶，使用ollama本地化部署使用，可以實(shí)現(xiàn)完全離線使用。