DeepSeek 本地化部署
DeepSeek-R1本地化部署
在 Mac 上使用 Ollama 运行 DeepSeek-R1,并通过 Open-WebUI 提供 Web 端访问。
1. 安装 Ollama
Ollama官方:https://ollama.com/
Ollama 是一个轻量级的 AI 推理框架,支持本地运行 LLM(大型语言模型)。首先,下载并安装 Ollama。
# brew安装ollama
brew install --cask ollama
# 检查Ollama是否安装成功,成功会显示版本号,如:ollama version is 0.5.7
ollama --version
2. 下载模型
下载 DeepSeek-R1 模型
模型下载地址:https://ollama.ai/library/deepseek-r1
# 该命令会自动下载 DeepSeek-R1 1.5B 版本的模型,并存储在本地。
ollama pull deepseek-r1:1.5b
3. 本地运行 DeepSeek-R1
执行后,终端会进入交互模式,可以直接输入文本与模型进行对话。
# 查看已下载的模型
ollama list
# 运行模型
ollama run deepseek-r1:1.5b
通过 Open-WebUI 运行
使用 Web 界面交互模型,可以安装 Open-WebUI。该工具提供了一个用户友好的 Web 前端,使得 DeepSeek-R1 更加易用。
克隆 Open-WebUI 仓库
git clone git@github.com:open-webui/open-webui.git
启动 Open-WebUI 容器
#mac安装docker,安装完成后应用程序中会有docker程序,点击即可启动
brew install --cask --appdir=/Applications docker
#启动docker
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
#停止容器·
docker stop open-webui
#删除容器
docker rm open-webui
#删除存储数据
docker volume rm open-webui
• -p 3000:8080:将容器的 8080 端口映射到本机 3000 端口;
• --add-host=host.docker.internal:host-gateway:允许容器访问宿主机网络;
• -v open-webui:/app/backend/data:挂载数据存储目录,保存容器的状态和数据。
• --restart always:确保容器在重启后自动运行;
• ghcr.io/open-webui/open-webui:main:拉取 Open-WebUI 的最新版本镜像。
运行容器后,访问 http://localhost:3000 即可访问 Open-WebUI。
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