DeepSeek 太卡，不得整个本地的，让其他人卡去吧～～～

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。

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