DeepSeek R1 本地部署实战教程来了，带可视化界面，非常详细！

大家好，我是R哥。

虽然 DeepSeek 官方提供了可视化聊天界面，但稳定性实在太差了，动不动就服务繁忙，根本没办法正常使用。另外，对于一些对数据隐私、实时性能要求较高的场景，本地部署也是不可避免的选择。

那么，如何本地部署 DeepSeek R1 的模型？

本篇，开干！

相关阅读：

• DeepSeek-R1 本地部署配置清单

• DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 都是什么鬼？

如何部署 DeepSeek-R1？

推荐使用 ollama 部署，方便快捷。

打开 ollama 官网，下载并安装 ollama 应用程序：

https://ollama.com/download

常用命令：

命令	说明
serve	启动 Ollama
create	创建模型
show	显示模型信息
run	运行模型
stop	停止正在运行的模型
pull	拉取模型
push	推送模型
list	列出所有模型
ps	列出正在运行的模型
cp	复制模型
rm	删除模型

在 ollama 官网找到 deepseek-r1 模型：

如部署 14b 蒸馏版，先下载 ollama 后，再运行以下命令：

ollama run deepseek-r1:14b

部署在本地运行就是快，和它聊天哗哗出结果。

Open WebUI

在控制台和大模型圣诞不是很方便，推荐使用 open-webui，可以更方便、友好地和大模型互动。

open-webui 是一个开源的 AI Web 用户界面项目，它提供一个友好的用户界面，方便用户通过 Web 浏览器与 AI 模型进行交互，支持运行和管理各种深度学习模型，比如 GPT、LLaMA、Bloom 等。

官网和开源地址：

• https://www.openwebui.com/
• https://github.com/open-webui/open-webui

安装 Open WebUI：

pip install open-webui

运行 Open WebUI：

open-webui serve [--port XXXX]

默认为 8080 端口，可以通过 --port 来指定自定义端口。

访问 Open WebUI：

http://localhost:8080

点击开始使用，首次进入需要创建一个管理员账号：

创建管理员账号后，就进入聊天界面了，左上角可以选择 Ollama 正在运行的模型：

这样一个 DeepSeek 本地部署 + 可视化界面搭建就完成了，你还可以把它部署到云上，然后绑定自己的域名，这样其他设备也能访问本地部署版的 DeepSeek 了。

未完待续，公众号持续分享「DeepSeek」及 AI 实战干货，关注「AI技术宅」公众号和我一起学 AI。

最后，如果你还没用过 DeepSeek，清华大学出的《DeepSeek 从入门到精通》推荐你好好看看吧，质量非常高，从原理到应用实践，写得非常好。

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