NAS+Ollama 打造本地化 DeepSeek AI 实验室

NAS+Ollama 打造个人专属 DeepSeek AI 实验室

基于 NAS 私有化部署 Ollama 和 open-webui 开源框架,打造低成本私有 AI 实验室


项目速览

  • 🌐 传送门:
  • 👨 维护现状:github 顶流项目,非常活跃
  • 🛠️ 核心功能
    • 📚 支持 150+ 开源模型 : ollama library 有大量最新的模型,一键 pull 即可使用
    • 🖥️ ChatGPT 同款交互: open-webui
    • 👍 多模态:支持联网搜索,语音,图片,文件等
  • 📦 部署方式
    • Docker 一键部署(NAS 首选方案)
    • 在线脚本一键安装
      在这里插入图片描述

场景定位

🙋 推荐人群

  • ✅ NAS 钉子户:4G 显卡就都能跑的 AI 神器
  • ✅ 开发大咖:新模型随时远程开测
  • ✅ 教育先锋:零门槛开展 AI 教学实践

🚨 劝退指南

  • ❌ 图形界面依赖症(需要敲三行命令)
  • ❌ 8G 内存守财奴(建议 16G+ 起步)
  • ❌ 商业级需求(满血版请右转充值)

技术透视

💡小白解读

🤖相当于把「AI 研究所」塞进你家机柜,用树莓派的价格享受云计算厂的快乐
💰技术收益:比云服务便宜 90%,响应速度提升 3 倍!

🥇技术亮点

  1. 本地化部署与隐私安全:不怕隐私数据被曝光了,还不花钱
  2. 硬件优化与性能:量化做的好,4G 显卡也能跑 7b/14b 的 deepseek
  3. 全平台兼容与开发友好:易用性强,api 也丰富,
  4. 产品化程度高:ollama+open web-ui 非常成熟,很容易部署,而 lobechat 这类开源部署组件依赖多,折腾半天都起不来

快速上手

🐣 萌新急救包

ollama

# windows/mac到官网下载安装包
https://ollama.com/download

# linux本地安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

open-webui

version: '3.9'
services: 
  ollama-webui:
    image:  ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: ollama-webui
    restart: always
    ports:
      
### 安装Ollama于Synology NAS 目前官方文档以及社区资源中并未提供直接针对在Synology NAS设备上安装Ollama的具体指南。然而,可以借鉴其他软件包的安装流程并尝试通过Docker容器化技术来实现这一目标。 #### 准备工作 为了能够在Synology NAS上运行Ollama,首先需要确保NAS支持Docker功能,并已成功启用了该服务[^1]。这通常涉及到: - 更新DSM至最新版本。 - 从套件中心安装`Docker`应用程序。 #### 配置环境 一旦确认Docker已经就绪,则可以通过命令行界面(SSH访问)拉取所需的镜像文件。对于大多数Linux应用而言,寻找一个兼容ARM架构或是x86_64架构的基础映像是必要的前提条件之一。如果Ollama提供了官方Docker Hub仓库中的预构建镜像,那么可以直接利用它;否则可能需要手动编译适合特定硬件平台的二进制文件。 ```bash docker pull ollama/ollama:latest ``` 上述命令假设存在名为`ollama/ollama`的公共镜像标签为`latest`。实际操作时应替换为目标项目的确切路径名。 #### 启动容器实例 完成镜像下载之后,下一步就是定义启动参数并将新创建的服务暴露给外部网络接口。考虑到安全性和性能因素,在此过程中应当仔细规划端口映射关系、持久化存储位置以及其他资源配置选项。 ```bash docker run -d \ --name=ollama-service \ -p host_port:container_port \ -v /path/to/local/data:/data/in/container \ ollama/ollama:latest ``` 请注意以上脚本里的占位符需依据实际情况调整,比如宿主机开放的实际监听端口号(`host_port`)和内部进程绑定的目标地址(`container_port`),还有本地磁盘上的数据目录(`/path/to/local/data`)对应到虚拟机内的挂载点(`/data/in/container`)等细节设置。 由于缺乏具体关于Ollama项目的描述资料,因此无法给出更加精确的操作说明。建议查阅该项目主页获取更多帮助信息或者参考相似案例学习最佳实践方法。
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