保姆级教程 本地部署 deepseek + ollama + open-webui + cuda + cudnn

最新推荐文章于 2025-06-04 15:41:00 发布
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前言
本地部署deepseek-r1，基于ollama + webui，并开启cuda + cudnn 加速运算，我电脑显卡是3060 12G，没显卡的可以跳过cuda + cudnn的安装。

一、安装cuda、cudnn

  • CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用 GPU 进行通用计算。
  • cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是基于 CUDA 的深度学习加速库，专为神经网络操作优化。
    总结，CUDA 提供 GPU 计算基础，cuDNN 在此基础上优化深度学习任务，两者共同提升深度学习应用的性能。
  1. 安装cuda
    查看当前显卡所支持的cuda版本，打开cmd，执行nvidia-smi
    在这里插入图片描述
    如图所示，我的cuda版本是12.0，然后去官网下载对应的cuda。地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，然后根据自己操作系统进行选择下载。
    在这里插入图片描述
    下载好后直接安装，全部按默认的就行，更改路径容易导致安装失败，安装完成后，打开cmd，执行nvcc -V，可以查看cuda信息。
    在这里插入图片描述
  2. 安装cudnn
    根据自己cuda版本选择下载，地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，下载完成后，将里面的文件，全部拷贝至cuda根目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0）。
    cudnn目录结构
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市面上有很多web search api厂商，比如brave、exa、bing等，但是基本是国外的，访问慢有些还需要魔法，微软的bing价格贵且订阅需要绑定国际信用卡，所以这里推荐国内的博查。简介：持自然语言搜索的 Web Search API，从近百亿网页和生态内容源中搜索高质量世界知识，包括新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等。
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需编写 CUDA C/C++ 代码通过深度学习框架间接调用（如 Python API）通用计算（如科学模拟、图形处理）深度学习（如 CNN、RNN 训练）提供底层 GPU 编程接口和工具提供优化后的深度学习核心算法实现。基础平台，独立存在依赖 CUDA，需与 CUDA 版本匹配。如果你需要本地部署Deepseek可以联系站长。通用 GPU 计算平台深度学习专用加速库。
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访问官网根据自己的显卡型号，下载 对应的驱动版本分别选择（Linux 64-bit RHEL 7和Linux 64-bit ），这两个都下载。安装下载好的nvidia-driver-local-repo-rhel7-515.105.01-1.0-1.x86_64.rpm。执行往后会自动创建一个nvidia-driver-local-rhel7-515.105.01.repo的yum源。本人下载的是Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh。
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此安装方法使用一个单独的容器映像，将Open WebUI与Ollama捆绑在一起，通过单个命令实现简化设置。3.选择Customize install选项，建议把安装路径改为其他盘（注意！安装路径中不能有中文！2.双击安装包，开始安装，注意勾选[Add python 3.11 to Path]选项！这里需要注意，不要用python3.11以上的版本，否则会不兼容！1、按下win+r打开运行框，输入cmd，回车。使用GPU支持：通过运行以下命令利用GPU资源。此时，我们会看到不断有新的包被安装。
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这个项目不仅提供了一个直观的界面，还支持多种功能，包括代码高亮、数学公式输入、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、下载模型、聊天记录以及语音支持等。Open WebUI的设计受到了ChatGPT的启发，旨在确保用户获得友好易用的体验，无论是在桌面电脑还是移动设备上，都能享受一致而流畅的用户体验。虽然官网也给了其它的不同条件的指令，但你要知道人家是不考虑你在中国的这个X因素的。下面的指令是不带有GPU的指令。依次运行下面的指令，安装这个环境，相信初始安装的朋友都没有安装过这个。
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### DeepSeek 本地部署与 Ollama 和 ChatBoxAI 的集成 #### 安装准备 为了成功完成 DeepSeek 的本地部署并实现其与 Ollama 及 ChatBoxAI 的集成，需先准备好必要的软件环境。这包括但不限于 CUDA、cuDNN 环境配置[^1]。 #### 下载模型 前往 Ollama 官方网站 (https://ollama.com/library/deepseek-r1:8b)，下载所需的 `deepseek-r1` 模型文件[^2]。 #### 配置服务器端 通过命令行工具拉取 Docker 映像来设置 DeepSeek 运行所需的服务容器。确保按照官方文档中的指导进行操作，以使服务能够正常启动并运行于本地环境中[^3]。 ```bash docker pull ollama/deepseek-r1:latest ``` 对于 Windows 用户来说，在执行上述步骤前还需确认已正确安装适用于 Windows 平台版本的 Docker Desktop 应用程序，并开启 WSL2 支持功能以便更好地兼容 Linux 基础架构下的应用实例化需求。 #### 客户端 OpenWebUI 设置 根据提供的保姆级教程指南，继续完成客户端部分——即 OpenWebUI ——的相关设定工作。此环节涉及 Web 接口页面自定义调整等内容，旨在提供更加友好便捷的人机交互体验方式。 #### 实现文件和图片上传功能 针对特定应用场景下所提出的文件及图像资料处理请求，可在现有 API 结构基础上扩展支持多媒体数据类型的传输协议；同时利用前端框架（如 React 或 Vue.js）构建可视化组件用于接收用户提交的信息条目。此外，考虑到安全性因素的影响，则建议采用 HTTPS 协议加密整个通信链路防止敏感信息泄露风险发生。 ```python from flask import Flask, request, jsonify import os app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER = './uploads' if not os.path.exists(UPLOAD_FOLDER): os.makedirs(UPLOAD_FOLDER) @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_file(): if 'file' not in request.files: return "No file part", 400 file = request.files['file'] if file.filename == '': return "No selected file", 400 filename = secure_filename(file.filename) filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename) file.save(filepath) response_data = {"message": f"{filename} has been uploaded successfully."} return jsonify(response_data), 200 ``` 这段 Python 代码展示了如何创建一个简单的 RESTful API 来接受来自用户的文件上传请求，并将其保存到指定目录中去。实际项目开发过程中可根据具体业务逻辑进一步优化和完善该段脚本的功能特性。
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