DeepSeek-R1模型本地部署教程：使用Ollama_ollama加载国内deepseek r1镜像-优快云博客

1. Ollama简介

2. DeepSeek-R1简介

3. 使用Ollama部署DeepSeek-R1的步骤

3.4 使用Open WebUI增强交互体验

4. 注意事项及资料解决

Python pip install时慢和失败的问题

参考资料

在人工智能领域，大模型如DeepSeek-R1因其强大的性能而受到广泛关注。本文将详细介绍如何在Windows系统上使用Ollama工具部署DeepSeek-R1模型，让你在本地也能享受到大模型带来的便利。

1. Ollama简介

Ollama是一个开源项目，旨在简化大型语言模型的部署和服务。它支持多种流行的大规模预训练模型，并提供了一键安装、丰富的命令行工具以及用户友好的Web UI 界面。

2. DeepSeek-R1简介

DeepSeek-R1是一款性能强大的开源AI模型，支持代码生成、逻辑推理等复杂任务。由于其在多个任务上的出色表现，DeepSeek-R1成为了众多开发者和研究者的首选模型之一。

3. 使用Ollama部署DeepSeek-R1的步骤

3.1 安装Ollama

Windows安装

访问Ollama官网，下载适用于Windows的安装包。
双击安装包，按照提示完成安装。

Linux安装

使用以下命令快速安装：

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

或者手动下载并解压：

curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

Docker安装

拉取Ollama的Docker镜像：
```
docker pull ollama/ollama
```

运行Ollama容器：

docker run -d -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

3.2 下载DeepSeek-R1模型

使用Ollama命令下载DeepSeek-R1模型：
```
ollama pull deepseek-r1
```

3.3 运行DeepSeek-R1

启动DeepSeek-R1模型：
```
ollama run deepseek-r1
```

3.4 使用Open WebUI增强交互体验

访问Ollama的Web UI界面：http://localhost:11434
在Web UI中选择DeepSeek-R1模型，进行交互。

4. 注意事项及资料解决

Python pip install时慢和失败的问题

使用国内镜像源加速下载，例如：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

检查网络连接，确保稳定。

参考资料

通过以上步骤，你可以在Windows系统上成功部署DeepSeek-R1模型，并使用Ollama和Open WebUI进行交互。希望这篇教程能帮助你顺利完成部署，如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言交流。

https://example.com/ollama-model-ui.png
图1：Ollama模型运行界面

https://example.com/open-webui.png
图2：Open WebUI界面

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