DeepSeek R1 本地部署（Ollama+Docker+OpenWebUI）

软硬件需求

硬件需求

• 基本推荐配置：CPU 8核或以上，内存 32GB或以上，存储 100GB SSD或以上，GPU: NVIDIA GTX 1080或同等性能
• DeepSeek-7B 推荐配置：RTX3060 以上显卡 + 16G以上内存 + 50G SSD 存储空间
• DeepSeek-70B 推荐配置：RTX4060 以上显卡 + 32G以上内存 + 200G SSD 存储空间

本教程使用的硬件配置为：CPU: Intel i5-12490/3.00GHz，内存: 32GB，存储: 500GB SSD，GPU: NVIDIA GTX 3060。

软件依赖

本教程采用 Windows10 操作系统、Python 3.8 版本、PyTorch 1.7 版本。

Ollama 下载与安装

Ollama 的下载

Ollama 是一个开源的本地模型运行工具，可以方便地下载和运行各种开源模型，如 Llama、Qwen、DeepSeek 等。Ollama 提供高效、灵活的大模型部署和管理解决方案，支持 macOS、Linux、Windows 操作系统。

官网地址：https://ollama.com/

本教程选择 Ollama Windows 版本 下载。

Ollama 的安装

下载完成后直接点击 OllamaSetup.exe 进行安装。

安装完成后，cmd 打开命令行窗口，输入 ollama -v 测试，显示 ollama 的版本号表明安装成功。

Ollama 的运行

Ollama 没有用户界面，在后台运行。打开浏览器，输入 http://localhost:11434/，显示 "Ollama is running"。

deepseek-r1 模型安装

安装 deepseek-r1 模型

从 ollama 官网 查找 deepseek-r1 模型，点击进入后可以选择不同版本的模型（1.5b/7b/14b/32b/70b/671b）。

deepseek-r1 提供多个版本，参数量越大，模型的性能越强大，但也需要更多的存储和计算资源：

• 1.5b 模型参数为15亿/1.1GB
• 7b 模型参数约为 70亿/4.7GB
• 14b 模型参数约为 140亿/9GB

不同版本模型的执行命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:14b

推荐大家先下载较小的 1.5b 模型，把安装程序跑通，再根据自己的硬件配置和需求安装适当的版本。

默认地址是 C:\Users\%username%\.ollama\models。如果要修改模型的保存地址，可以新建一个文件夹如 C:\Model，然后在系统环境变量添加系统变量：变量名 OLLAMA_MODELS，变量值 C:\Model。

使用 deepseek-r1 模型

在命令行窗口运行命令 ollama run deepseek-r1:7b，就可以在提示行输入，与 deepseek-r1 进行聊天。输入 /? 可以获得帮助。

安装 Docker

检查安装环境

在 Windows 任务管理器中，检查系统是否开启虚拟化：

1. 打开任务管理器（Ctrl+Alt+Delete），选择：性能 - CPU - 虚拟化，确认"虚拟化"已启用
2. 如果未开启虚拟化，则要开机重启并进入 BIOS 进行设置：选择 Advanced（高级）-- CPU Configuration – Secure Virtual Machine，设置为 Enabled（启用）
3. 在"控制面板"打开"程序"，点击"启用或关闭 Windows 功能"，勾选"Hyper-V 管理工具"和"Hyper-V 平台"
4. 以管理员身份打开命令行窗口，输入 wsl --set-default-version 2
5. 输入 wsl --update --web-download，更新安装 wsl

安装 Docker for Desktop

从 Docker 官方 下载 Docker 安装程序，依照提示完成安装。

安装完成后，cmd 打开命令行窗口，输入 docker version 检查，显示 docker 版本表明安装成功。

配置国内镜像源

在命令行执行 docker run hello-world，可能出现连接超时报错。这是 Docker 守护进程在尝试连接到 Docker Hub 时发生连接超时。

进入 docker，选择 Settings – Docker Engine，将镜像源替换如下：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.1panel.live",
    "https://registry.docker-cn.com",
    "https://cr.console.aliyun.com",
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com"
  ]
}

点击 "Apply & restart"，重启并再次进入 docker，等待 Engine Starting 后就成功。

再次执行命令 docker run hello-world，就可以成功拉取 hello-world 镜像并运行。

安装 Open WebUI

安装和启动 open-webui

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管 WebUI，旨在完全离线操作。它支持各种 LLM 运行程序，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。

从 open-webui 项目的 Github 仓库 找到用于 Ollama 的安装命令：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

注意，如果运行支持 Nvidia GPU 的 Open WebUI，使用以下命令：

docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

在命令行执行 docker 命令，自动下载并安装 open-webui。

登录 Open-WebUI 进入 deepseek-r1

1. 在浏览器输入 localhost:3000/auth 或 http://127.0.0.1:3000，进入 Open-WebUI 首页
2. 注册账号密码，创建管理员账号
3. 注册完成并登录，就进入 deepseek-r1 模型的首页

文章来源

本文内容整理自以下原始出处：

• https://blog.csdn.net/youcans/article/details/145414871

原文作者：youcans（CSDN）