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LobeChat 服务页搜索 “LobeChat”选择官方镜像填写实例名称、设置密码、分配公网 IP点击「立即部署」等待 3~5 分钟系统自动完成部署并提供访问链接。✅ 优点非常明显无需本地电脑、自带 HTTPS 加密、有独立域名开箱即用。进阶方式 B本地或服务器运行适合开发者如果你习惯自己掌控环境也可以在本地运行# 克隆项目 git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat.git # 进入目录 cd lobe-chat # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev然后浏览器打开http://localhost:3210即可访问。 建议生产环境使用docker-compose部署更加稳定安全。第四步在 LobeChat 中添加 DeepSeek 模型登录 LobeChat进入「设置」→「模型提供商」选择「OpenAI 兼容接口」填写以下信息字段内容自定义名称百炼 DeepSeekBase URLhttps://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generationAPI Key刚才复制的百炼 API Key模型列表手动输入deepseek-r1,deepseek-chat保存后你就可以在会话中切换使用 DeepSeek 模型了。 小技巧可以在「角色中心」创建一个名为“DeepSeek-R1”的角色设定描述为“我是来自深度求索的最强推理模型”提升交互沉浸感。方法二通过计算巢部署本地 DeepSeek 实例自主可控如果你不满足于调用远程接口而是想彻底掌控模型运行环境甚至未来换成 Qwen、Llama3 或其他模型那这条路更适合你。核心思路是在云端服务器部署一个运行 DeepSeek 的 Ollama 实例再由 LobeChat 远程调用它。这种方式的优势很明显完全免费按量付费低频使用每月不到 ¥10可随时更换模型不依赖第三方平台配额数据更私密适合敏感场景。步骤 1部署 DeepSeek-Ollama 实例打开 阿里云计算巢 - DeepSeekOllama 镜像页点击「立即部署」推荐配置至少 2vCPU / 8GB RAM确保模型加载顺利设置安全组规则开放11434 端口Ollama 默认端口等待实例启动成功记录其公网 IP。 该镜像已预装 Ollama并默认拉取deepseek-coder:6.7b模型适用于编程辅助和通用对话。步骤 2验证服务是否正常在浏览器中访问http://你的公网IP:11434/api/tags你应该看到类似如下响应{ models: [ { name: deepseek-coder:6.7b, size: 4768371584, modified_at: 2024-04-10T12:00:00Z } ] }说明服务已就绪。 安全提醒请勿长期将 11434 端口暴露给所有人。建议后期通过反向代理如 Nginx加 JWT 认证保护接口或将安全组限制为仅允许 LobeChat 实例 IP 访问。步骤 3配置 LobeChat 接入远程 Ollama打开 LobeChat → 设置 → 模型提供商添加新的「Ollama」实例填写远程地址http://你的公网IP:11434点击「同步模型列表」自动发现deepseek-coder:6.7b保存后即可在聊天中选择该模型。从此你就拥有了一个完全属于自己的 AI 推理节点。进阶玩法不只是聊天还能做这些事LobeChat 的真正价值不仅在于连接模型而在于它是一个AI 应用组装平台。结合 DeepSeek 的强大能力你能实现远超普通聊天机器人的功能。 玩法 1打造专属编程助手试试创建一个叫 “DeepCoder” 的角色描述“我是一名精通 Python、JavaScript 和 SQL 的资深工程师”启用插件代码解释器、GitHub 文件读取测试问题“帮我写一个 Flask 接口接收 JSON 并存入 SQLite”你会发现DeepSeek 能精准生成可运行代码还能根据错误反馈进行调试优化。对于开发者来说这简直是效率神器。 玩法 2开启联网搜索增强默认情况下大模型的知识是静态的。但通过启用 Web Search 插件可以让 DeepSeek “感知实时世界”。操作步骤在设置中启用「Web Search」插件支持 Tavily、Google Custom Search配置对应 API Key输入“今天北京天气怎么样”→ AI 将自动发起网络查询并返回最新结果。这对需要获取新闻、行情、政策等动态信息的用户非常有用。 玩法 3上传文档提问支持上传.pdf,.docx,.xlsx等文件让 AI 解析内容并回答问题。示例上传一份年报 PDF提问“该公司去年净利润是多少同比增长率多少”得益于 LobeChat 内建的文档解析流水线PDF → 文本提取 → 分块嵌入 → 提示工程这类任务轻松搞定。想象一下以后读合同、审报表、查论文都不用你自己逐行看了。常见问题与避坑指南❓ 提示“模型未找到”或“认证失败”怎么办最常见的原因有三个API Key 错误或复制不完整Base URL 缺少/generation路径模型名称填写错误比如写了deepseek-v3而非deepseek-r1排查建议curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-r1, input: { messages: [{role: user, content: 你好}] } }用这条命令测试接口连通性看是否返回合法响应。❓ 能不能同时接入多个 DeepSeek 模型当然可以LobeChat 支持多实例配置。比如百炼平台 →deepseek-r1强推理本地 Ollama →deepseek-coder编程专用官方 API →deepseek-chat通用对话你可以在不同会话中自由切换按需使用。❓ 有没有可能永久免费目前所有“免费”都依赖平台赠额或公共资源。若想长期稳定使用建议关注 DeepSeek 官方活动定期领取新额度使用计算巢按量付费模式低频使用每月费用极低约 ¥5~10条件允许的话自建家庭 NAS GPU 主机运行 Ollama彻底摆脱云端依赖。最后一点思考AI 正在变得触手可及几年前训练一个大模型需要千万级投入和 A100 集群。今天普通人只要点几下鼠标就能拥有一个基于顶尖模型的智能助手。LobeChat DeepSeek 的组合正是这一趋势的缩影。它告诉我们技术民主化的时代真的来了。你不再需要成为算法专家也不必拥有昂贵硬件就能驾驭最先进的 AI 工具。无论是学生写作业、程序员写代码、产品经理做调研还是创业者构建原型这套方案都能立刻带来生产力跃迁。所以别再观望了。打开浏览器花十分钟走完部署流程你就能拥有一个懂你、帮你、陪你成长的 AI 伙伴。技术的价值从来不是掌握在少数人手中而是服务于每一个愿意尝试的人。资源汇总名称链接LobeChat GitHub 仓库https://github.com/lobehub/lobe-chat阿里云百炼平台https://bailian.console.aliyun.com计算巢 - LobeChat 部署https://computenest.console.aliyun.com/service/market/cn-hangzhou?keywordLobeChat计算巢 - DeepSeekOllama 镜像https://computenest.console.aliyun.com/service/detail/cn-hangzhou/service-41ad58439b4b4bf8ae73/15 如果你在部署过程中遇到问题欢迎加入 LobeChat 官方 Discord 社区交流探讨。让我们一起推动开源 AI 的普及与发展创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考