1 简介
在上一篇推送中（deepseek本地部署最简教程），我们介绍了基于Ollama的本地部署。然而，目前我们的对话仍需通过CMD进行操作，这在便捷性上有待提升。本期内容将采用GUI方式调用Ollama API，并实现完整的GUI对话功能。
2 为什么选择ollama
先回答之前读者的问题，为什么选择ollama而不是lm studio,对于不同需求的用户，可自行选择：
非技术用户/快速验证：无脑选LM Studio
开发者/需自定义模型：选Ollama，虽然初期配置复杂，但后续可扩展性强（支持API、Docker等）
3 安装chatbox
Chatbox AI 是一款桌面客户端应用，旨在为用户提供更便捷、高效的方式与 AI 交互。以下是下载链接：
https://chatboxai.app/
4 配置环境变量
OLLAMA_HOST 和 OLLAMA_ORIGINS 是 Ollama 的配置环境变量，用于配置 Ollama 与其 API 服务器之间的通信。
OLLAMA_HOST，用于指定 Ollama 服务监听的主机地址和端口。默认情况下，Ollama 会绑定到 127.0.0.1:11434（仅本地访问）。通过修改此变量，可以实现以下场景：
允许其他设备通过局域网访问 Ollama。
在 Docker 容器或云服务器中运行时，开放对外访问。
我们可以配置为0.0.0.0， 表示开放到所有IP，允许所有网络接口访问
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
OLLAMA_ORIGINS，用于控制 Ollama API 的跨域请求来源（CORS）。默认情况下，Ollama 仅允许同源请求（即与 API 同域名/端口）。若需要从其他域名或端口调用 API（例如通过自定义 Web 前端），需通过此变量指定允许的来源。
# 示例：允许特定域名或端口OLLAMA_ORIGINS=http://localhost:3000,https://example.com
我们可以配置为*， 表示允许所有来源
OLLAMA_ORIGINS=*
至于windows如何配置用户环境变量，可自行百度或bing搜索
5 配置ChatBox
打开ChatBox，选择模型提供方OLLAMA API，选择对应的模型deepseek r1
6 测试
如果我们之前打开过ollama，需要先关掉（一般在右下角图标中）
然后，打开cmd运行以下命令，启动ollama服务：
ollama serve
之后，我们就可以使用gui来进行对话了
7 写在最后
无论是DeepSeek，还是ChatGPT，作为先进的生产工具，如果能够合理有效地运用，都能对我们的工作和学习产生极大的帮助。它们不仅能够提升工作效率，减少重复性劳动，还能够帮助我们更好地解决问题、拓宽思维和提高创新能力。特别是在快速变化的时代，掌握和利用这些工具，不仅能让我们在专业领域中保持竞争力，也能为个人成长和知识积累提供强有力的支持。
但需强调的是，真正的价值创造仍需以人类的专业判断力为前提——保持批判性思维，善用提示词工程精准表达需求，将AI输出与专业知识体系深度融合，方能实现从工具应用到认知升级的质变。
发表回复