​​通过科学的数据投喂方法可显著提升本地部署DeepSeek模型的性能与个性化能力，核心步骤包括​​：明确投喂目标、准备适配格式的数据、安装配置Ollama和AnythingLLM工具、上传文件并创建知识库，同时需注意控制数据量与隐私安全。

准备适配的文档至关重要，DeepSeek支持TXT、PDF、Word、Excel等多种格式，文本内容需逻辑清晰，表格数据需完整规范。安装Ollama可快速部署本地模型，通过官网下载安装包后，使用命令行输入ollama run deepseek-r1:1.5b即可启动基础模型。配置AnythingLLM时，需在“设置”中将模型提供商选为Ollama，并指定下载的DeepSeek版本，同时选择nomic-embed-text作为嵌入引擎以支持数据解析与知识库构建。

上传文件至AnythingLLM时，点击“上传”选择文档后保存并嵌入，数据将转化为向量存于本地。首次操作建议从小规模数据入手测试效果，若模型回答偏离预期，可通过补充高质量数据或调整提问方式优化性能。批量投喂时需警惕内存不足问题，建议分批处理。

数据安全不容忽视，避免上传含敏感信息的文件，定期备份知识库以防意外丢失。通过定期更新知识库或启用对话记忆功能，可维持模型的持续学习能力。高级用户可尝试Hugging Face的微调工具进行定向优化，但需GPU支持与专业技术知识。合理投喂数据能让DeepSeek从通用模型蜕变为精准匹配用户需求的专属AI助手。