大家好，我是R哥。
今天继续聊聊 DeepSeek R1 本地部署和可视化访问。
上一期的分享了 DeepSeek R1 本地部署实战教程来了，带可视化界面，非常详细！，使用的是 Ollama + Open WebUI 实现的。
今天再分享一种方案：Ollama + Cherry Studio，这是一种 AI 客户端形式，而非网页，使用起来更简洁，更方便快捷。
Cherry Studio 是一个支持多服务商集成的 AI 对话客户端，CherryStudio 目前支持市面上绝大多数服务商的集成，并且支持多服务商的模型统一调度。
官网地址：
它能支持的功能：
下载地址：
支持 Windows、Mac、Linux 系统，选择对应的系统下载即可。
点击左下角「设置」按钮，点击「模型服务」、「Ollama」菜单，点击上角的「启用 Ollama」开关，然后再点击下面的「管理」按钮：
怎么使用 Ollama 本地部署 DeepSeek-R1 请参考上一篇文章：DeepSeek R1 本地部署实战教程来了，带可视化界面，非常详细！
在弹出的 Ollama模型框中，点击「+」按钮，添加使用 Ollama 本地部署好的 DeepSeek-R1 模型：
在模型中显示了 deepseek-r1，说明添加成功了。
如果需要设置模型为 deepseek-r1，可以在「默认模型」菜单中进行配置：
在默认助手中可以和本地部署的 deepseek-r1 进行对话了。
效果如下：
默认助手是没有定制提示词的，还可以添加各种内置的定制 AI 助手：
如果内置的 AI 助手不满足需求，也可以自己创建智能体：
功能很多，体验不错，使用起来也很快，没毛病。
这样一个基于 DeepSeek R1 + Ollama + Cherry Studio 的本地部署 + 可视化界面搭建就完成了，随时可用，也不用担心数据泄露问题，一般的场景够用了。
未完待续，Cherry Studio 还有好多实用性功能，比如：知识库、翻译、绘画等，公众号持续分享「DeepSeek」及 AI 实战干货，关注「AI技术宅」公众号和我一起学 AI。
最后，如果你还没用过 DeepSeek，清华大学出的《DeepSeek 从入门到精通》推荐你好好看看吧，质量非常高，从原理到应用实践，写得非常好。
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