定制感兴趣的每日 arXiv 论文推荐工具：Customize-arXiv-Daily
GitHub 上的 Customize-arXiv-Daily 工具允许用户通过自定义提示词获取感兴趣的每日 arXiv 论文推荐，支持本地模型 Ollama 和 DeepSeek，并提供电子邮件摘要和推荐。
Ollama
基于 Ollama 的友好的交互式界面的命令行工具Ollama-Scan
一个基于 Ollama 的命令行工具，提供友好的交互式界面来管理和使用 Ollama 模型。支持列出模型、拉取新模型、查看详细信息、与模型对话等操作。
在线教程丨DeepSeek已成小学生赶作业神器？手把手教你告别「服务器繁忙」
HyperAI超神经上线一键部署DeepSeek-R1-70B教程，帮助用户告别服务器繁忙问题。教程包含详细步骤并提供免费试用资源。
批量为视频或音频生成字幕并翻译成其他语言的工具video-subtitle-master
批量为视频生成字幕并翻译。基于VideoSubtitleGenerator开源项目制作的客户端工具，支持多种翻译服务和自定义配置。
DeepSeek在Mac上本地可视化部署，保姆级教程来了！
上周推出的DeepSeek教程涵盖了多种部署方式。今天推出Mac本地可视化部署教程，通过下载Ollama并安装模型实现本地化使用，并介绍了可视化的搭建方法来提高工作效率。
手把手教你本地部署DeepSeek-R1：3步搞定，有手就行！
今天继续分享如何本地部署DeepSeek-R1，仅需3步：安装Ollama、下载指定参数量的模型（如1.5B）、将模型集成到Chatbox中使用。过程简单易懂，适合小白学习。
硬核教程！手把手教你在本地跑 DeepSeek-R1，零门槛上手！
在AI浪潮中，逻辑推理能力成为衡量智能水平的关键。DeepSeek-R1作为开源模型引领变革，在本地运行带来了隐私、安全等优势。本教程手把手教你完成Ollama环境配置，并展示如何结合R1模型、LangChain和Gradio创建轻量级RAG应用。通过Ollama快速启动并集成到应用程序中，支持从大模型技术落地的实践指南。
4 种方法在本地部署蒸馏版的DeepSeek-R1
本文介绍了四种让DeepSeek-R1等本地运行大型语言模型（LLM）的方法：Ollama、LM Studio、vLLM和LlamaCPP。Ollama简单易用；LM Studio提供图形化界面方便切换模型；vLLM追求高性能且兼容OpenAI API；LlamaCPP跨平台且高效，适合用户自定义设置。无论哪种方式，都能让用户拥有强大的本地LLM助手。
（干货篇）一文带你将 DeepSeek 部署到本地，并对接至Vscode！
通过部署DeepSeek R1大模型，文章介绍了从安装Ollama工具到本地VSCode集成的全流程步骤。不仅包括了轻量级模型的下载和使用体验，还展示了如何借助ChatBox GUI进行更便捷的操作，并进一步在VSCode中接入本地DeepSeek服务。