本地部署 DeepSeek 大模型：Ollama + Open WebUI 完整教程

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在本地用 Ollama + Open WebUI 部署 DeepSeek 大模型，仅需一台 8GB 显存以上的电脑即可获得数据安全、零成本、离线可用、无使用限制的私有 AI 服务。Ollama 负责模型运行，Open WebUI 提供类 ChatGPT 的交互界面。

为什么要在本地部署大模型？

DeepSeek 作为国产大模型的佼佼者，性能出色且完全开源。本地部署的好处显而易见：数据安全、无需付费、离线可用、无使用限制。本教程将带你一步步在本地部署 DeepSeek 模型。

准备工作

硬件要求

最低配置：8GB 内存，支持运行 DeepSeek 1.5B/7B
推荐配置：16GB+ 内存，NVIDIA 显卡 6GB+ 显存
硬盘空间：至少 20GB 可用空间

第一步：安装 Ollama

Ollama 是目前最简洁的大模型本地运行工具，支持 macOS、Linux、Windows。

macOS 安装

直接访问 https://ollama.com 下载安装包，双击安装即可

Linux 安装

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows 安装

访问 https://ollama.com/download/windows 下载安装程序

第二步：下载并运行 DeepSeek 模型

安装完成后，打开终端（命令行）执行：

# 运行 DeepSeek-R1 7B 模型（推荐，平衡性能和效果）
ollama run deepseek-r1:7b

# 如果显存有限，可以运行 1.5B 版本
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 如果配置较高，可以运行 14B 版本
ollama run deepseek-r1:14b

首次运行会自动下载模型（约 4-9GB），请确保网络稳定。

第三步：安装 Open WebUI（可视化界面）

Ollama 自带命令行交互，但更推荐使用 Open WebUI 获得类似 ChatGPT 的网页体验。

使用 Docker 安装（推荐）

docker run -d -p 3000:8080 
  -v open-webui:/app/backend/data 
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 
  --name open-webui 
  --restart always 
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

直接安装（无 Docker）

# 安装 Python 3.11+ 后执行
pip install open-webui
open-webui serve

第四步：访问并使用

打开浏览器访问 http://localhost:3000
注册一个本地账号（数据仅保存在本地）
在模型选择下拉框中选择 deepseek-r1:7b
开始畅聊！所有对话数据都在你的电脑上

常见问题

Q: 运行速度慢怎么办？ A: 尝试更小的模型版本，或确认是否启用了 GPU 加速
Q: 模型回答是英文？ A: DeepSeek 原生支持中文，在提示词中要求用中文回答即可
Q: 如何更新模型？ A: 执行 ollama pull deepseek-r1:7b 拉取最新版本

至此，你已经成功在本地部署了 DeepSeek 大模型。享受完全免费、无限制的 AI 体验吧！

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