使用Ollama部署DeepSeek-R1指南

DeepSeek R1部署指南

前言

今天在使用DeepSeek的时候发现官网慢的要死，就寻思着在自己电脑上搭建一个，既保护隐私，又可以随时使用，不用考虑官网时不时抽风的问题

正文

准备

1.硬件基础

• Windows/macOS/Linux系统
• 内存 ≥ 8GB
• 显存 ≥ 4GB

模型版本	显存需求	内存需求	推荐显卡	适用场景
DeepSeek 1.5B	≥ 4GB（GPU）	≥ 8GB	NVIDIA GTX 1050 Ti / 集成显卡	轻量级对话、文本生成
DeepSeek 7B	≥ 8GB（GPU）	≥ 16GB	NVIDIA RTX 3060 / 2060	中等复杂度任务、代码生成
DeepSeek 14B	≥ 16GB（GPU）	≥ 32GB	NVIDIA RTX 4090 / 3090	复杂推理、长文本生成
DeepSeek 67B	≥ 24GB（GPU）	≥ 64GB	多卡并行（如A100/A800）	企业级应用、高并发服务

2.软件基础

• Ollama
• Chatbox

一、安装Ollama

1.下载Ollama

访问Ollama官网，根据操作系统选择对应版本安装：

• Windows/macOS：直接下载安装包，默认安装即可。

• Linux（Ubuntu/Debian）：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sudo bash
sudo usermod -aG ollama $USER  # 添加用户权限
sudo systemctl start ollama    # 启动服务

验证安装成功：输入ollama -v查看版本信息

2.更改安装路径（可选）

若需避免占用C盘空间，可通过环境变量调整模型存储路径：

1. 方法一

• 新建系统变量 OLLAMA_MODELS，值为目标路径（如D:\models）。

• 将原安装路径下的models文件夹剪切到新路径。

2. 方法二（推荐）

之所以推荐使用命令安装，是因为通过命令安装可以修改默认的安装目录位置，而通过鼠标双击安装，默认会安装到C盘。

通常情况下，我们不希望安装到C盘，此时我们就可以通过使用命令的方式将Ollama安装到其他盘的某个目录下。

• 以管理员身份运行CMD，并定位到OllamaSetup.exe所在的目录（假设OllamaSetup.exe在D:\Temp目录下），然后执行如下命令：

  ./OllamaSetup.exe /DIR="D:\Net_Program\Net_Ollama"

  上述命令中DIR的值为D:\Net_Program\Net_Ollama，该值就是安装的目录位置。

二、部署DeepSeek模型

1.选择模型版本

根据硬件配置选择合适版本（参数越大，性能需求越高）：

• 1.5B：需1.1GB空间，适合轻量级任务。

• 7B：需4.7GB空间，推荐平衡性能与效果。

• 14B及以上：需更高显存（如14B需9GB），适合专业场景。

2.下载并运行模型

在终端（win+r输入cmd）执行命令（以14B为例）：

ollama run deepseek-r1:14b

• 下载完成后，终端进入交互模式，可直接输入问题测试模型。

• 查看已安装模型：ollama list。

3.Ollama 配置允许外网访问（可选）

Ollama在linux环境中如何支持外部或者宿主机通过IP访问其接口

1. 首先停止ollama服务：systemctl stop ollama

2. 修改ollama的service文件：/etc/systemd/system/ollama.service
   在[Service]下边增加两行：

   Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
   Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

   限制端口就加上端口

   Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" 
   Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

   端口根据实际情况修改

3. 重载daemon文件 systemctl daemon-reload

4. 启动ollama服务 systemctl start ollama

Ollama在windows环境中如何支持通过IP来访问接口

1. 首先停止ollama服务的允许。由于windows下安装的ollama不是一个标准的windows service，所以只能直接杀掉两个ollama进程。
2. 为当前windows系统添加环境变量：电脑-属性-高级系统设置-环境变量
   变量：OLLAMA_HOST，值：0.0.0.0:11434
   变量：OLLAMA_ORIGINS，值：*
3. 关掉已打开的命令行窗口，打开新命令行，用ollama serve或者ollama start来启动ollama服务，此时ollama服务在启动时将读取环境变量中的OLLAMA_HOST，支持IP端口访问

三、配置可视化交互界面（可选）

1.Chatbox

• 下载[Chatbox](Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载)客户端，安装后进入设置：
  • 选择模型提供商为 Ollama API。
  • 配置API地址为http://localhost:11434

2.Open WebUI（Docker部署）

• 安装Docker后执行命令：

  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

• 访问http://localhost:3000即可通过浏览器交互。