Java 从业者必看！DeepSeek R1 本地部署全攻略（Ollama + Docker + OpenWebUI）

在 AI 领域，DeepSeek R1 推理大模型自 2025 年 1 月发布以来，凭借其低成本和卓越性能，吸引了众多关注。对于追求数据安全、性能优化、个性化定制以及离线可用性的用户来说，本地部署无疑是一个理想选择。本文将手把手教你如何基于 Ollama、Docker 和 OpenWebUI 完成 DeepSeek R1 的本地部署，让你轻松踏入 AI 的大门！

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1. 部署前的准备：软硬件需求大揭秘

1.1 硬件需求：你的电脑准备好了吗？

要想让 DeepSeek R1 在本地大展身手，硬件配置得先过关。以下是不同场景下的硬件推荐配置：

基本推荐配置：CPU 8 核或以上，内存 32GB 或以上，存储 100GB SSD 或以上，GPU NVIDIA GTX 1080 或同等性能。这相当于给 DeepSeek R1 准备了一间 “普通单间”，能满足日常的运行需求。
DeepSeek - 7B 推荐配置：RTX 3060 以上显卡 + 16G 以上内存 + 50G SSD 存储空间。这就像是为模型升级到了 “舒适小套间”，能让 7B 模型更顺畅地运行。
DeepSeek - 70B 推荐配置：RTX 4060 以上显卡 + 32G 以上内存 + 200G SSD 存储空间。这绝对是 “豪华大别墅” 级别的配置，让 70B 模型有足够的空间施展拳脚。

本教程的硬件配置是：CPU Intel i5 - 12490/3.00GHz，内存 32GB，存储 500GB SSD，GPU NVIDIA GTX 3060，能较好地满足部署需求。

1.2 软件依赖：打好基础的 “地基”

软件环境同样关键，以下是 DeepSeek R1 本地部署所需的软件依赖：

操作系统：Windows 10（本教程采用版本）
编程语言：Python 3.8（本教程采用版本）
深度学习框架：PyTorch 1.7（本教程采用版本）

这些软件就像是一砖一瓦，共同构建起 DeepSeek R1 运行的坚实基础。

2. Ollama：开启本地模型运行之旅

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2.1 Ollama 的下载：找到你的 “模型管家”

Ollama 是一个开源的本地模型运行工具，能方便地下载和运行各种开源模型，如 Llama、Qwen、DeepSeek 等。它支持 macOS、Linux、Windows 操作系统，是本地模型部署的得力助手。

官网地址：https://ollama.com/
下载地址：https://ollama.com/download

本教程选择 Ollama Windows 版本进行下载。下载完成后，你离拥有自己的本地模型就更近一步了！

2.2 Ollama 的安装：简单几步搞定

下载完成后，直接点击 OllamaSetup.exe 进行安装。安装过程十分简单，按照提示操作即可。安装完成后，在 cmd 命令行窗口输入 “ollama - v” 测试，若显示 ollama 的版本为 “0.5.7”，那就说明安装成功啦！这就像给你的电脑装上了一个新 “插件”，让它具备了运行本地模型的能力。

2.3 Ollama 的运行：后台静默守护

Ollama 没有华丽的用户界面，它在后台默默运行。打开浏览器，输入 “http://localhost:11434/”，若显示 “Ollama is running”，那就表示 Ollama 已经开始为你服务了。它就像一个忠诚的 “幕后助手”，随时准备响应你的模型运行需求。

3. DeepSeek - R1 模型安装：让 AI “大脑” 入驻

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3.1 Ollama 安装 deepseek - r1 模型：挑选你的 “AI 大脑”

查找模型：从 ollama 官网查找 deepseek - r1 模型。
选择模型版本：deepseek - r1 提供多个版本，参数量越大，模型性能越强大，但对存储和计算资源的需求也越高。1.5b 模型参数为 15 亿 / 1.1GB，7b 模型参数约为 70 亿 / 4.7GB，14b 模型参数约为 140 亿 / 9GB。不同版本模型的执行命令也不同，例如 1.5b 的命令为 “ollama run deepseek - r1:1.5b”，7b 的命令为 “ollama run deepseek - r1:7b”，14b 的命令为 “ollama run deepseek - r1:14b”。建议新手先下载较小的 1.5b 模型，跑通教程后再根据硬件配置和需求安装合适版本。

本教程选择 7b 模型，在命令行窗口运行安装命令 “ollama run deepseek - r1:7b”，程序会自动下载和安装运行。默认安装地址是 “C:\Users%username%.ollama\models”，若想修改保存地址，可新建文件夹如 “C:\Model”，然后在系统环境变量添加系统变量：“变量名：OLLAMA_MODELS，变量值：C:\Model”。

安装完成后显示 “success”，这就意味着 deepseek - r1 模型已经成功入驻你的本地环境了！

3.2 使用 deepseek - r1 模型：开启对话之旅

在命令行窗口运行命令 “ollama run deepseek - r1:7b”，就可以在提示行输入，与 deepseek - r1 进行聊天了。输入 “/?”，还能获得帮助。不过，通过本地命令行窗口使用 deepseek - r1，交互体验相对较差，接下来我们继续安装 Docker 和 Open WebUI，让你能更便捷地与模型交流。

4. Docker：构建模型运行的 “小宇宙”

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Docker 是一种虚拟化容器技术，基于镜像，可以秒级启动各种容器。每一种容器都是一个完整的运行环境，容器之间互相隔离，为模型运行提供了稳定、独立的空间。

4.1 检查安装环境：确保你的电脑支持 Docker

检查虚拟化是否开启：打开任务管理器（Ctrl + Alt + Delete），选择：性能 - CPU - 虚拟化，确认 “虚拟化” 已启用。若未开启，需开机重启并进入 BIOS 进行设置：在 BIOS 选择：Advanced（高级）-- CPU Configuration – Secure Virtual Machine，设置为：Enabled（启用）。
启用 Windows 功能：在 “控制面板” 打开 “程序”，然后点击 “启用或关闭 Windows 功能”，勾选 “Hyper - V 管理工具” 和 “Hyper - V 平台”。
设置 WSL 版本：以管理员身份打开命令行窗口，输入 “wsl --set - default - version 2”，将默认设置为 WSL 2。通过适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL)，你可以在 Windows 上直接使用 Linux 应用程序、实用程序和 Bash 命令行工具。
更新安装 wsl：在命令行窗口，输入 “wsl --update --web - download”，更新安装 wsl。

4.2 安装 Docker for Desktop：让 Docker “安家落户”

Docker Desktop 是 Docker 官方提供的桌面应用程序，旨在让开发者在 Windows 和 macOS 系统上轻松构建、运行和共享容器化应用程序。

下载安装程序：从 Docker 官方下载 Docker 安装程序。
完成安装：依照提示完成安装，安装时选择推荐设置。根据提示登录账号，如使用 GitHub 账号登录。
检查安装是否成功：安装完成后，在 cmd 命令行窗口输入 “docker version”，若显示 docker 的版本为 “27.4.0”，那就说明安装成功了。

4.3 配置国内镜像源：解决连接超时问题

在命令行执行命令 “docker run hello - world” 时，可能会出现报错：“docker: Error response from daemon. (Client. Timeout exceeded while awaiting headers).” 这是因为 Docker 守护进程在尝试连接到 Docker Hub 时发生连接超时。别担心，我们可以使用国内的镜像源或者相关加速来解决这个问题。

修改镜像源：进入 docker，选择 Settings – Docker Engine，将镜像源替换为：

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  },
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.1panel.live",
    "https://registry.docker-cn.com",
    "https://cr.console.aliyun.com",
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com"
  ]
}

重启 Docker：点击 “Apply & restart”，重启 docker。重启后，再次执行命令 “docker run hello - world”，就可以成功拉取 hello - world 镜像并运行了。

5. Open WebUI：打造友好的交互界面

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Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管 WebUI，旨在完全离线操作。它支持各种 LLM 运行程序，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。Open WebUI 适配了 Ollama 接口，提供了 web 的方式来访问 Ollama API，让你能更便捷地与 deepseek - r1 模型互动。

5.1 安装和启动 open - webui：一步到位

打开项目仓库：打开 open - webui 项目的 Github 仓库 https://github.com/open-webui/open-webui。
找到安装命令：从 README 的安装指南找到用于 Ollama 的安装命令：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
执行命令：在命令行执行该 docker 命令，它会自动下载并安装 open - webui。

5.2 登录 Open - WebUI 进入 deepseek - r1：开启畅聊模式

进入首页：在浏览器输入 “localhost:3000/auth” 或 “http://127.0.0.1:3000”，进入 Open - WebUI 首页。
注册账号：注册账号密码，创建管理员账号。
登录并使用：注册完成并登录后，你就会进入 deepseek - r1 模型的首页。现在，你就可以用本地部署的 deepseek - r1 模型进行聊天了，尽情享受 AI 带来的乐趣吧！