DeepSeek本地部署里，不用的本地模型怎么删才省空间？
本地模型装多以后，硬盘空间会掉得很快。明明只是试了几个 DeepSeek、Qwen 或轻量模型，过一阵子就发现 C:\ds-deploy 这类目录占了不少空间。很多人想问的其实很具体：不用的本地模型怎么删除，删完能不能真正释放硬盘空间。 软领DS一键本地部署大师适合这种新手清理场景：用户不用自己装 Ollama、不用敲命令，也不用去翻复杂目录。它的内置指南有删除模型相关说明，模型广场也能帮你看兼容和推荐。清理前先确认模型用途，再删，比手动乱删稳得多。 先判断：这个模型到底该不该删 本地模型占空间很正常，推理、代码、视觉模型的体积差距尤其明显。先别急着全删，分清“曾经测试过”和“现在还常用”。常用对话、知识库问答、写代码流程依赖的模型，删了还要重新下载。 可以按“最近是否使用、是否适配电脑、是否有替代模型”判断。家用电脑如果主要跑 DS R1 8B 或轻量 Qwen，那些明显超过硬件能力、长期无法顺畅运行的大模型，就不适合作为常驻模型。DeepSeek 本地部署不是模型越多越好，能稳定覆盖任务才值得留。 本地模型清理判断流程-软领DS一键本地部署大师 已下载模型 先看用途 常用且兼容 保留一个主模型 再留轻量备用 很少使用 可考虑删除 硬件不适配 优先清理 注意边界删除模型释放的是文件占用空间，不会让普通电脑突然能流畅运行 70B、671B 这类大模型。48GB、80GB 甚至更高显存要求的模型，通常面向工作站或服务器级设备，家用电脑先看“兼容”“推荐”的小模型。 怎么用软件删除不用模型 还没装工具，可以先通过本页下载卡安装软领DS一键本地部署大师。安装包可免费下载，适用 Win10/11。首次打开模型页若提示模型服务未安装，按软件提示处理下载、解压和启动即可。 删除不用模型的步骤打开软件，进入模型相关页面，查看已部署模型。参考内置指南里的删除模型说明，找到长期不用的模型。优先清理硬件不兼容、已有替代款的模型；常用知识库依赖的模型先留着。删除后回到模型列表确认状态，再查看 C:\ds-deploy 等目录占用是否下降。卸载软件时留意是否勾选删除模型文件，只卸载程序不一定清空模型。 想释放更多空间，别只盯着删除按钮 清理时可以顺手做一次模型盘点。软领DS一键本地部署大师默认模型目录是 C:\ds-deploy，如果 C 盘紧张，后续部署就别见一个下一个。保留一个主力推理模型、一个轻量对话模型，代码或视觉模型按实际需要再装。模型广场里有推荐、兼容、显存要求，也可以用“仅兼容”筛选，少下电脑带不动的模型。 释放空间不等于删光。真正该删的是重复测试、下载后没有跑起来、显存要求明显不匹配的模型。这样清出来的空间更实在，也不容易影响日常对话和模型切换。 清理前后可以核对这几件事是否还有会话需要这个模型。知识库问答是否依赖它。删除后是否愿意重新联网下载。模型目录空间是否真的下降。会员或服务项以软件界面为准。 模型部署好后，本地对话可以在本机跑；但安装模型服务、下载模型、更新、联网搜索、客服会员等环节可能联网。软领DS一键本地部署大师降低的是部署和管理门槛，不是把资源成本变没。 大家常问 不用的本地模型删掉后，硬盘空间会马上回来吗？ 一般会释放对应模型文件占用的空间。删除后再查看模型目录，比如 C:\ds-deploy，不要只看列表文字变化。 我能不能直接进文件夹手动删模型？ 不建议新手乱删。模型文件、运行环境和配置可能相邻，删错会影响模型服务。更稳的是按内置指南和界面入口处理。 卸载软件时，会不会自动把所有模型也删了？ 不一定。卸载时可选是否删模型，只卸载程序可能保留模型文件。想释放空间，要确认是否同时删除模型。 删掉大模型后，还能继续做 DeepSeek 本地部署吗？ 可以，只要保留或重新部署一个兼容模型。家用电脑更适合从推荐小模型开始，别把 70B、671B 当默认目标。 删除模型会影响知识库和历史对话吗？ 历史对话和知识库通常保存在本机数据库里，但再次问答仍需要可用模型推理。删除前确认还有替代模型可切换，具体以软件界面为准。
DeepSeek本地部署，推理对话代码视觉怎么选？
很多人做 DeepSeek 本地部署时，卡住的不是安装，而是选模型：推理、对话、代码、视觉看起来都能聊天，参数越大又越像“更好”。真用起来会发现，写方案、改代码、看图片、做复杂分析，对模型的要求不一样，光看 7B、14B、32B 很容易选偏。 DS一键部署大师接住这个问题的方式，是把模型先按用途分开，再结合电脑硬件看推荐和兼容。你不用自己装 Ollama、不用敲命令配环境，在「模型广场」里按推理、对话、代码、视觉筛选，看显存要求和兼容提示，再决定下载哪个模型。 先按任务分，再看参数 推理模型适合拆题、算逻辑、做多步判断，比如让它分析一段业务规则、比较几个方案的风险。它通常会比普通对话模型慢一点，也更吃资源，但在需要“想清楚”的场景里更稳。DeepSeek R1 类模型就属于这一类，开启深度思考时更符合这个用途。 对话模型更像日常助手，适合中文问答、资料总结、写邮件、整理会议纪要。代码模型偏向补全、解释、改错和生成脚本。视觉模型多了一层图片理解能力，可以看截图、识别图里内容，再结合文字回答。它们不是谁取代谁，而是各自的输入和输出重点不同。 模型用途分层图-软领DS一键本地部署大师 推理 对话 代码 视觉 多步分析 方案判断 中文聊天 总结写作 补全改错 脚本生成 截图理解 图文问答 用途优先，硬件兜底，再选具体模型 四类模型怎么选更实际 如果你主要问资料、写中文、做知识库问答，对话模型通常够用，优先选软件标记为推荐或兼容的中小模型。需要严肃分析时，再切到推理模型。写代码则建议选代码模型，比如 Qwen2.5-Coder 这类方向更明确的模型，别让普通聊天模型硬写复杂项目。 类型适合用途选择提醒 推理复杂判断、方案比较、数学和逻辑更看重效果和显存，家用电脑先从推荐小模型试 对话中文聊天、写作、总结、知识库问答日常使用首选，速度和稳定性更容易平衡 代码解释代码、生成脚本、排查报错按编程任务选专门代码模型，不只看参数大小 视觉看截图、读图表、图文结合提问需要视觉能力的模型，普通文本模型看不了图片内容 注意边界本地部署不等于所有环节永远离线。模型部署好后，本地对话可以在本机运行；安装模型服务、下载模型、软件更新、联网搜索、客服会员等环节可能需要联网。大模型也不是普通电脑都能流畅跑，显存提示到 48GB、80GB 甚至更高的模型，更适合工作站或服务器。 怎么用步骤 安装后进入「模型」页，如果提示模型服务未安装，按提示安装即可。这个模型服务就是本地运行环境，软件会处理下载、解压和启动。模型默认目录是 C:\ds-deploy，后续可以部署多个模型，但通常同一时间只有一个活跃模型在跑。 按用途选择步骤打开「模型广场」，先点推理、对话、代码或视觉筛选，不急着按参数排序。打开“仅兼容”筛选，看软件识别 CPU、内存、显卡后的结果，优先看推荐和兼容标记。家用 8G 显卡这类机器，先试 DS R1 8B、Qwen3.5 9B 或界面推荐的轻量模型；想跑更大的 32B、70B、671B，要以显存要求为准。日常聊天和知识库用对话模型，复杂分析再切推理模型，写代码切代码模型，图片任务切视觉模型。下载中可以后台等待，支持断点续传；卸载时是否删除模型文件，以软件界面选择为准。 大家常问 只想本地聊天，推理模型和对话模型选哪个？多数人先选对话模型更舒服，中文问答、总结、知识库都够用。只有你经常让模型做多步分析、方案取舍、复杂逻辑判断时，再切到 R1 类推理模型。 DeepSeek 本地部署是不是参数越大越好？不是只看参数。大模型可能更强，但也更吃显存、内存和等待时间。家用电脑先看「模型广场」里的推荐、兼容和显存要求，比盲目追大参数更稳。 代码模型能不能拿来日常聊天？可以问，但它的优势在代码解释、补全、改错和脚本生成。日常中文写作、资料总结，用对话模型往往更自然；需要写程序时再切代码模型。 视觉模型是不是装了就能识别所有图片？视觉模型可以处理图文问题，比如截图、表格图、界面图，但效果受模型能力和图片质量影响。普通文本模型没有视觉输入能力，不能靠提示词硬看图片。 软领DS一键本地部署大师是完全免费、完全离线吗？安装包可免费下载，会员或服务项以软件界面显示为准。模型部署好后，本地对话可在本机跑；下载模型、安装模型服务、更新和联网搜索等环节可能需要联网。
DeepSeek本地部署：把法规做成本地知识库检索条文
手里一堆法律、法规、部门规章的 PDF，想查某一条具体规定，用 Ctrl+F 搜关键词经常搜不到。不是文件里没有，而是你记的说法和法条的正式表述对不上。想问在线 AI 又有顾虑：内部合同、公司制度这些资料，不太方便直接传上去。 换个做法。把这些法规文档导入本地知识库，做一次向量化，之后用大白话提问，让部署在自己电脑上的 DeepSeek 根据检索命中的条文来回答，文档也保存在本机。这篇只讲一件事，怎么用「软领DS一键本地部署大师」把法规做成能检索条文的本地知识库。有一点先说清楚：它擅长帮你把条文定位出来，具体到怎么解释、怎么适用，还是得专业的人来判断。 为什么查条文总是卡在关键词上 法规查询难，通常不难在读，而难在找。一部法规几十上百条，条文之间还互相引用；同一个意思，口语和法条用词经常是两套。你想找“加班费”，法条里写的是“延长工作时间的工资报酬”，一字之差，就搜空了。 在线大模型能聊法律，可两个问题绕不开。一是它可能把条文编号说错，甚至“编”一条看着很像的出来；二是涉及公司内部制度、合同、案卷这些资料，传到外部服务上，心里总是不踏实。本地这条路，正好是冲着这两点来的。 凭印象搜关键词与语义检索条文的对比-软领DS一键本地部署大师 同一个问题，两种找法 凭印象搜关键词 想找“加班费” 法条写“延长工作时间报酬” 词对不上，翻半天 按意思检索 换个说法也能命中 直接定位相关条文 带出处，再核对原文 VS 本地法规库是怎么定位到条文的 流程其实不复杂。你把法规文档丢进本地知识库，软件先按段落或条文把它切成一小块一小块，再对每一块做向量化，存进本机的向量库。之后你用自然语言提问，系统不是去对字面，而是按意思找出最接近的几块条文，把它们交给本地 DeepSeek 组织成回答，并带上出处。 好处在“条文定位”上很明显：你换个说法也能命中相关条文，不用背法条的标准用词。但这里要拎清楚一件事，命中不等于结论。模型在组织语言时，有可能把条号记错或改写，最终该以检索出来的原文为准，关键场景一定回原文再核对一遍。 检索到条文，只是第一步 本地知识库能帮你快速把相关条文摆到面前，但它给的是资料，不是法律意见。个案怎么适用、有没有上位法冲突、是不是已经修订，这些需要专业人士判断。别把检索结果直接当成可以照办的结论。 法规导入本地知识库到检索命中条文的流程-软领DS一键本地部署大师 法规变成能检索的条文，中间这几步 法规文档 PDF·Word·txt 按条切块 拆成小段 向量化 转成向量 本地向量库 存在本机 命中条文 附上出处 把法规导入本地知识库，一步步来 第一次用，先把模型跑起来，再建知识库导法规。前提是你已经用「软领DS一键本地部署大师」部署好一个适合本机的 DeepSeek 模型，也就是模型服务和模型都装好了。跑多大的模型看你的显卡和内存，配置一般就选小一点的，别指望普通电脑流畅跑满血 671B。 导入与检索步骤 装好并打开「软领DS一键本地部署大师」，确认已经部署了一个可用的 DeepSeek 模型。 进入知识库页面，新建一个知识库，比如取名“劳动法规”。 导入法规文档，支持 .pdf、.docx、.txt 这类常见格式。 等待导入和向量化完成，文档会被切块并写入本机。 回到对话页，选中这个知识库，用大白话提问。 看到回答里命中的条文后，点开出处，对着原文再核一遍。 文档、分块和向量记录都保存在本机数据库里。要提醒的是，软件更新、联网搜索、重新下载模型这些环节仍然可能用到网络，别理解成开机到关机全程不联网。 大家常问 关键词搜不到的条文，用本地知识库就一定能找到吗 不敢说 100% 命中。语义检索的长处是对“换个说法”更宽容，你不用记准法条用词也有机会找到相关条文。可要是导入的文档不全、切块效果一般，也可能漏。命中之后，记得核对原文。 导入的法规和内部合同，会不会被传到网上 导入和向量化在软件里完成，文档、分块和向量记录保存在本机数据库。需要注意的是，软件更新、联网搜索这类功能仍可能联网，涉及敏感资料时，按需要谨慎开启相关功能。 AI 给的条文编号可信吗，会不会是编的 语言模型确实有记错或改写条号的可能。把它当线索，别当定论。真正拿去用之前，回到命中的原文条文，核一遍编号和表述，这一步不能省。 检索结果能直接当法律意见用吗 不能。它帮你把相关条文定位、摆出来，属于查资料的活。具体到个案怎么解释、怎么适用，涉及专业判断，还是要请专业人士把关。 法规修订了，知识库会自己更新吗 不会。知识库检索的是你导入的那份文档版本。法规修订后，需要你把新版文本重新导入替换，检索才会跟着更新。
DeepSeek本地部署知识库文件会传到云端吗，数据在哪
很多人把 PDF、Markdown 或 TXT 上传到本地知识库时，最担心的不是会不会用，而是文件会不会悄悄传到云端。尤其资料里有合同、方案、客户记录时，只看到“知识库”三个字，心里还是不踏实。 在软领DS一键本地部署大师里，知识库的核心流程是本机解析、分块、向量化，相关记录保存在本地数据库里。它能帮你少折腾 DeepSeek 本地部署、模型服务和命令行环境，但也要把边界讲清楚：软件更新、下载模型、联网搜索等功能仍可能联网。 先说答案：知识库记录放在本机 上传到本地知识库的文件，不是按“发到云端再问答”的思路工作。软件会把文档解析成可检索的文本块，再做向量化，把知识库记录写入本机的 SQLite 数据库。对话时选择“基于知识库”，本地模型会先检索这些记录，再结合提示词回答。 这里要分清三类东西：原始文档、解析后的文本块和向量索引。产品明确能写的是知识库记录保存在本地 SQLite；至于原始文件是否额外保留副本、保留在哪个应用目录，建议以软件界面和实际目录显示为准。敏感资料不要只听一句“本地”，最好自己确认使用场景。 本地知识库数据流向-软领DS一键本地部署大师 导入文件 PDF / MD / TXT 解析分块 切成可检索片段 向量化 生成检索记录 本机库 对话时从本地记录检索 哪些情况仍可能联网 “本地知识库”不等于所有按钮永远离线。软领DS一键本地部署大师的价值，是把模型服务、本地运行环境、模型广场和知识库流程做成一键零配置，用户不用自己安装 Ollama、敲命令行或配环境。可只要涉及安装模型服务、下载模型、软件更新、联网搜索、客服或会员服务，就可能访问网络。 注意边界 如果你的目标是尽量减少资料外发，建议先完成模型部署和知识库解析，再关闭联网搜索，只用本地模型和本地知识库测试。不要把“本地数据库保存知识库记录”理解成“全程永不联网”。是否收费、会员服务和具体联网提示，也以软件界面显示为准。 实际使用时可以这样判断：问答来源如果只勾选知识库，且没有打开联网搜索，回答通常来自本机知识库记录和已部署模型；如果你打开了联网搜索，问题本身或检索请求就可能发往网络服务。两种模式用途不同，别混在一起判断隐私。 怎么用，步骤里看这几处 新手不用先研究向量库命令。安装后进入“模型”页，如果提示模型服务未安装，按提示安装即可，软件会处理下载、解压和启动。本地模型默认目录是 C:\ds-deploy，可以部署多个模型，但同时通常只有一个处于活跃服务状态。 建议按这几步检查 在模型广场按推理、对话、代码、视觉筛选，先打开“仅兼容”，不要硬选超出显存的大模型。 部署一个适合电脑配置的模型，8G 显卡可先看软件推荐的小中型模型，不要把 671B 当普通电脑目标。 进入知识库，导入 PDF、Markdown 或 TXT，等解析、分块、向量化完成。 在对话里启用“基于知识库”，如需验证本地效果，先不要打开联网搜索。 大家常问 上传到本地知识库的 PDF 会自动传到云端吗？ 按产品事实，知识库会在本机完成解析、分块、向量化，并把记录保存到本地 SQLite。正常用本地知识库检索，不需要把文件传到云端；但下载模型、更新、联网搜索等功能仍可能联网。 知识库数据到底存在哪里，能不能自己备份？ 知识库和对话记录保存在本机本地数据库中，数据库类型是 SQLite。具体数据库文件位置、备份和迁移方式，建议以软件界面和实际应用目录为准，不要自己乱删正在使用的文件。 断网以后，还能基于知识库问答吗？ 如果模型服务已安装、模型已部署、知识库也解析完成，本地对话可以在本机跑。第一次安装模型服务、下载模型、软件更新和联网搜索，通常仍需要网络。 文件内容会不会被拿去训练模型？ 本地模型读取本机知识库记录，并不等于把文件上传给云端训练。边界是：你如果开启联网搜索或使用需要联网的服务，相关请求可能经过网络，敏感资料建议保持联网功能关闭。 模型文件和知识库数据是一回事吗？ 不是。模型文件默认放在 C:\ds-deploy 一类本地模型目录，知识库记录放在本地 SQLite。切换 DeepSeek、Qwen 等模型，不代表知识库数据被搬到云端。
DeepSeek本地部署后，对话记录存哪，换模型还在吗
很多人把 DeepSeek 本地部署好以后，最担心的是多轮对话记录存在哪里。换一个模型继续问，前面的历史会不会没了？清理模型时，会不会把聊天也清掉？ 在软领DS一键本地部署大师里，对话和知识库记录走本机本地数据库保存。模型切换主要影响当前由哪个模型回答，不等于自动删除历史；具体保留、导出、删除入口以软件界面显示为准。 记录到底存在电脑哪里 本地部署的好处，是常规对话可以在本机模型上跑，记录也保存在本机本地数据库里。这里不要把它理解成某个固定文本文件，也不要硬找聊天日志目录。不同版本可能调整内部结构，普通用户看软件里的对话列表更稳。 对话记录保存与模型切换关系-软领DS一键本地部署大师 对话窗口 提问和追问 本地数据库 保存可见历史 模型 A 模型 B 切换模型只换回答引擎，历史记录看本机记录区 知识库也类似。导入 PDF、Markdown、TXT 等文档后，软件会做解析、分块、向量化，相关记录存本机本地数据库，官方说明里知识库记录使用 SQLite。对话数据库的文件名、表结构、迁移方式不要凭经验猜，按界面实际显示处理。 注意边界本地数据库保存不等于所有环节永远离线。安装模型服务、下载模型、更新、联网搜索、客服会员等功能可能联网；服务项以软件界面显示为准。 换模型后历史还在吗 在同一台电脑、同一个软件环境里，只是从 DeepSeek R1 8B 切到 Qwen，或从小模型切到更大的兼容模型，通常不会因为“切换模型”就清空聊天列表。历史记录在本地数据库里，模型只是当前回答引擎。 容易误会的是，历史还在，不代表新模型拥有旧模型的“脑内记忆”。多轮对话能接上，是软件把当前会话上下文交给正在使用的模型处理。换模型后，回答风格、推理能力、上下文理解都可能变。 很在意某段对话时，建议用 Markdown 导出留一份。不要直接改数据库文件，也不要把删除模型和删除聊天混为一谈。模型默认目录如 C:\ds-deploy 主要放模型相关内容，卸载时是否删除模型要看软件提示。 怎么用，才能少丢记录 软领DS一键本地部署大师适合不想自己装 Ollama、敲命令、配环境的用户。先把模型服务和模型装好，再正式对话，后面切模型时就不容易把“模型文件”和“聊天记录”搞混。 建议步骤安装后进入“模型”页，若提示模型服务未安装，按界面提示安装。在模型广场按类型筛选，优先看“推荐”“兼容”和显存要求。部署适合自己电脑的模型，家用电脑先看兼容小模型。开始对话后，确认历史区域能看到会话，再按需要切换模型。重要内容用 Markdown 导出，删除或卸载前仔细看提示。 大家常问 多轮对话记录到底是存在云端还是本机？按产品说明，对话记录保存到本机本地数据库。联网搜索、更新、账号或会员相关功能可能联网，不能说全程永远离线。 我换了 DeepSeek 模型，之前那段聊天会消失吗？单纯切换当前模型，一般不等于删除历史。是否还能看到，以软件里的对话列表为准；手动删除或清理数据另算。 换模型继续追问，回答为什么变味了？因为历史记录还在，但新模型的能力、上下文长度和推理方式不同。R1 类模型更适合深度思考，实际效果看回答。 我能不能直接打开数据库改聊天内容？不建议。数据库结构属于内部实现，版本变化也可能调整。需要留档时用 Markdown 导出，比手动改文件稳妥。 重装或卸载后历史一定还在吗？不能保证。卸载、清理数据、删除模型或重装时，看界面是否提示保留数据。重要对话先导出。
token是什么？和DeepSeek本地部署有啥关系
用 DeepSeek 的时候经常撞见一个词：token。有人说按 token 计费，有人说 token 越多越贵，可 token 到底是什么？为什么一聊本地部署，又老有人把它和 token 拿到一起说？这篇不铺开讲，只把这一件事说清楚。 结论先放这：token 是模型处理文字的最小单位，走云端接口是按 token 收钱的；把模型装到自己电脑上跑，本地对话这部分就不再按 token 向你计费了。想少折腾，可以用「软领DS一键本地部署大师」把 DeepSeek 装到本机，不用自己敲命令。 token 到底是什么 模型读文字，不是一个字一个字地读，而是先把一段话切成一小段一小段，每一段就叫一个 token。中文里，一个字可能算一个 token，也可能两三个字才凑成一个；英文里一个长单词，常被拆成好几个 token。你发给模型的问题会被切成 token，模型回你的话，也是按 token 一个个吐出来的。 所以在模型眼里，一段话的"长度"不是按字数算，而是按 token 数算。同样一句话有多少 token，跟内容和切分方式都有关系。中文大致可以粗略按字数找个感觉，但并不是严格的一个字对一个 token。 一句话被切成token的示意-软领DS一键本地部署大师 文字进模型前，先被切成一个个 token 一段话：本地部署真方便 本 地 部 署 真 方便 每一小段就是一个 token，中文不一定是一个字一个 token 按 token 计费，和本地部署有什么关系 关键就落在"计费"这两个字上。走云端接口时（把请求发到 DeepSeek 官方或第三方的 API），账单是按 token 算的：你发进去的字算输入 token，模型回你的字算输出 token，两头加起来乘以单价。聊得越多、让它读的文档越长、回答越详细，token 就越多，花的钱也越多。用起来省心，可用得多了，这就是一笔按量走的开销。 本地部署换的是另一条路。模型文件下载到自己的电脑，推理在本机完成，这部分本地对话不按 token 向你计费。你跟它聊上一整天，或者丢一份很长的资料让它读，也不会因为 token 变多而多出接口费用。 对比项 云端 API 本地部署 计费方式 按 token 计费（输入+输出） 本地对话不按 token 计费 用得越多 token 越多，账单越高 不因 token 多而加接口费 主要成本 按量的接口费用 电费和电脑硬件 别把这句话理解偏了 不按 token 计费，不等于零成本。本地跑模型要占显存和内存，也要耗电；能跑多大的模型、跑得快不快，取决于你电脑的配置。换句话说，成本从"按 token 的接口费"挪到了"硬件和电费"这边，不是凭空消失。 云端按token计费与本地不按量计费的对比-软领DS一键本地部署大师 云端 API：按 token 计费 对话1 对话2 对话3 越聊越多，费用累加 本地部署：不按 token 计费 聊多少都是这条线 本地对话不按 token 加钱 成本是电费和电脑配置 把 DeepSeek 装到本机，大概这么走 想省掉 token 的接口账单，先得把模型跑到自己电脑上。用「软领DS一键本地部署大师」不用你自己去装 Ollama、也不用敲 ollama pull 这类命令。装好软件进「模型」页面，按提示装模型服务，再挑一个适合当前电脑的兼容模型点部署就行。 部署步骤 下载并安装「软领DS一键本地部署大师」。 打开软件，进入「模型」页面。 如果提示模型服务未安装，按提示装上，等下载解压完成。 打开"仅兼容"，从推荐模型里挑一个适合当前电脑的。 点击部署，等模型文件下载好。 切到「对话」页面，选已部署的模型开聊，本地对话不按 token 计费。 选模型时别只盯着参数大。显存和内存吃得住，回答才顺；配置不够硬撑大模型，容易卡。普通家用电脑跑得动的通常是中小尺寸的蒸馏模型，671B 满血版对家用机门槛很高，这点心里有数就行。 大家常问 token 越多真的越费钱吗 走云端接口是这样，输入和输出的 token 都会算进账单，聊得多自然贵。本地部署之后，本地对话这部分不按 token 计费，成本主要变成电费和你电脑本身的硬件。 一个中文字就是一个 token 吗 不一定。中文有时候一个字一个 token，有时候几个字合成一个；英文的长单词还常被拆成好几段。大致能按字数估个感觉，但不是严格对应。 本地部署是不是就完全不花钱了 不能这么说。省掉的是按 token 的接口费用，可装模型、跑模型都要占硬件，也有电费；软件本身以其页面说明为准。别当成零成本。 用「软领DS一键本地部署大师」要自己会敲命令吗 不用。首次主要在「模型」页面按提示装模型服务，再选一个适合当前电脑的兼容模型点部署，过程都在中文界面里，用户不用自己去装和配 Ollama。 本地部署后是不是就永远不用联网了 不是。装模型服务、下载模型、软件更新、联网搜索这些还是要网络。部署完成后，本地对话可以在自己电脑上进行，这块不吃 token 的接口费。
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