DeepSeek-Open WebUI部署

最新推荐文章于 2025-10-23 10:52:41 发布
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#linux #运维 #大模型 #deepseek #ollama

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Deepseek-R1-32B企业级本地部署指南：结合XInference与Open-WebUI构建高效AI应用
maxcode
02-08 7717
通过本文的部署方案，企业可以快速搭建稳定可靠的大模型服务，同时结合实际应用场景，释放DeepSeek-R1-32B的潜力。如果在实际部署过程中遇到问题，或有具体需求需要优化，欢迎随时与我联系，共同探讨更完善的解决方案！
【大模型】本地部署DeepSeek-R1:8b大模型及搭建Open-WebUI交互页面
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
02-10 2592
作为一名对 AI 和生成式模型感兴趣的开发者或学习者，了解如何在小规模环境中部署这些模型是有趣且有益的。在个人笔记本上部署 DeepSeek-R1 是一种具有挑战性的但非常有价值的实践。它不仅可以帮助你快速实现文本生成和问答功能，还能通过不断解决遇到的问题，提升你的技术能力和对 AI 模型的理解。尽管过程中可能会遇到资源不足、配置复杂等问题，但通过仔细规划和持续学习，最终可以成功完成部署并享受到模型带来的便利。
DeepSeek R1 + Open-Webui 部署实战
qq_41649973的博客
03-03 1118
DeepSeek R1 + Open-Webui部署实战
手把手教你在本地部署DeepSeek R1，搭建web-ui ，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
huang9604的博客
10-23 586
手把手教你在本地部署DeepSeek R1，搭建web-ui ，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
本地部署DeepSeek-r1+Open-Webui(超级无敌爆炸详细)
WZN56789的博客
02-01 6576
ollama中的deepseek-r1分7种型号,分别是1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b,轻量级应用，需要快速响应需求可以选择1.5B、7B 这样的小模型可以快速加载和运行，能够在较短时间内给出结果，满足用户的即时需求，小模型适合一些对响应速度要求高、硬件资源有限的场景，如手机端的智能助手、简单的文本生成工具等；但是官方的下载速度比蜗牛还慢(会翻墙的当我没说),一个简单快速的方法是访问github文件加速， 网址是。3.如何将deepseek-r1下载到u盘里(不需要的可以跳过)
linux系统部署ollama、open-webui
super_mochi1
09-05 1万+
linux安装ollama、open-webui
deepseek模型部署--本地知识库构建open-webui方法
2302_81352333的博客
02-06 1万+
deepseek模型部署--本地知识库构建open-webui方法
Ollama 部署 DeepSeek-R1 及Open-WebUI
GuangdongQi
02-08 1511
Ollama 部署 DeepSeek-R1 及open-webui
离线部署大模型：ollama+deepseek+open-webui安装使用方法及常见问题解决.pdf
03-06
离线部署大模型的方法主要涉及ollama、deepseek和open-webui三个组件的安装和配置。ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，它可以帮助用户在本地机器上免费离线部署和运行大型语言模型，同时保证私有数据的隐私...
openwebui接入deepseek
qq_44989936的博客
01-06 8137
openwebui集成 deepseek v3 api
linux 安装open webui
weixin_40566713的博客
03-27 1860
（Ubuntu、Debian、CentOS 等）上安装。如果遇到问题，可以告诉我具体的错误信息，我帮你解决！如果你想用 Open WebUI 调用。容器正在运行，表示安装成功。并指定一个可用的模型，例如。
利用Open Web UI实现DeepSeek R1完全体+联网搜索功能，详细指南！
2401_84204207的博客
02-13 5397
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
deepseek-r1落地指南（搭建web-ui | 搭建本地代码编辑器）
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404 Not Found
01-26 3万+
前两天写了一篇，今天就deepseek-r1本地部署，讲解一下本地部署的大模型如何落地（应用），以便提高工作效率。目前只接触了两类，下面进行介绍。
为大模型提供webui界面的利器：Open WebUI 完全本地离线部署deepseek r1
skywalk8163的专栏
01-29 2万+
为大模型提供webui界面的利器：Open WebUI。Open WebUI是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管AI平台，旨在完全离线运行。
Linux 部署docker+open-webui实践
pathconquer的博客
10-13 5537
Linux+Docker+Python+Open-webui部署大语言模型实践
Open-WebUI上DeepSeek-R1本地部署全攻略：高效使用技巧
2401_84495872的博客
02-18 3849
本文就是一篇非常直白的部署使用教程，并且的部署并没有采用官方指导的的方式，具体原因就是显卡问题，我只有，很遗憾的就是不支持。我也知道等方式非常的方便快捷，没法…故而用fastapi写了一个接口服务，这也重新让我的老掉牙显卡焕发新生机。首先这里先安装，直接使用在上面命令中有一处不一样的地方，就是-v镜像，一开始会让你注册一个管理员账号，进去后界面如下：接着就是服务开发，直接上代码（太长，贴上关键代码，其他自行补全），接口是符合opanai标准格式的，并且使用流式输出，这里流式输出有一个。
超详细！Linux 服务器离线部署 deepseekR1+WEB 页面（openwebui+dify），附安装包一步到位
huanhuanzhou blog
02-19 2577
离线无网络安装部署，都在我这里了，看我一篇就行
大模型deepseek-r1 本地Open WebUI部署详解
王小工小工历程
02-07 1万+
Open WebUI是一个用户友好的Web界面，专为本地大语言模型（LLMs）设计。它支持多种模型，包括Ollama和OpenAI兼容的API，并允许用户通过图形界面轻松调试和调用模型。Open WebUI的功能丰富，包括代码高亮、数学公式支持、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、模型下载、聊天记录查看以及语音支持等。
deepseek本地可视化部署：Open WebUI简单教程（三种部署方案）
我去热饭的博客
03-01 964
deepseek本地部署其实有很多工具都可以使用，今天介绍的Open WebUI前身就是ollama-webui，所以优先介绍！
deepseek-webui 部署
03-12
<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于部署deepseek-webui的方法或教程。用户提到了几个引用来源，我需要仔细查看这些引用内容，看看是否有相关的部署步骤。 首先看引用[1]，里面提到通过Python pip安装Open-WebUI，步骤1.1可能有安装方法。但用户需要的是deepseek-webui，这可能和Open-WebUI有关联吗？可能是Open-WebUI作为前端，结合DeepSeek-R1模型使用。 接着引用[2]提到本地部署DeepSeek-R1模型，用户可以选择不同大小的模型，比如1.5B，根据硬件配置选择。这里可能涉及到模型部署，但具体如何与WebUI结合还不清楚。 引用[3]则详细介绍了使用Docker部署Open-WebUI，并且支持GPU。命令中提到了CUDA，这可能适用于需要GPU加速的情况。用户可能需要按照这个步骤部署Open-WebUI，然后集成DeepSeek-R1模型。 综合来看，部署deepseek-webui可能需要先部署Open-WebUI作为前端界面，再配置DeepSeek-R1模型作为后端。引用中的方法提供了两种安装方式：pip和Docker。用户可能需要选择其中一种安装Open-WebUI，然后在配置中指定DeepSeek-R1模型的路径或参数。 另外，引用[3]的Docker命令中提到了挂载卷和GPU支持，这对于资源管理和性能优化很重要。用户如果使用GPU，可能需要按照CUDA版本的命令来运行容器。 可能需要分步骤指导用户：1. 安装Open-WebUI（pip或Docker）；2. 下载并配置DeepSeek-R1模型；3. 将模型集成到WebUI中。同时需要注意硬件兼容性和依赖项的安装，比如NVIDIA驱动、CUDA工具包等。 可能还需要检查是否有额外的配置步骤，例如模型路径的设置、API端点的指定，或者权限问题。用户的问题可能涉及到这些方面的操作，需要根据引用内容提供具体的命令和配置示例。</think>根据您提供的引用内容，关于部署Deepseek-WebUI的指南可通过以下两种方式实现： ### 一、Open-WebUI部署方案 1. **Python pip安装方式**（适合快速测试） ```bash pip install open-webui # 启动后访问 http://localhost:3000 ``` 安装完成后需在配置文件中指定Deepseek-R1模型路径[^1] 2. **Docker部署方式**（推荐生产环境） ```bash sudo docker run -d -p 3000:8080 \ --gpus all \ --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ -v open-webui:/app/backend/data \ --name open-webui \ --restart always \ ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda ``` 该命令支持GPU加速，自动创建数据持久化卷，建议NVIDIA显卡用户优先选择此方式[^3] ### 二、Deepseek-R1模型部署 1. **模型选择** 根据硬件配置选择模型版本： - 高性能设备：Deepseek-R1:xxB（完整版） - 普通PC：Deepseek-R1:1.5B（轻量版）[^2] 2. **模型集成** 在Open-WebUI的模型管理界面： ```python from openwebui import ModelConfig ModelConfig(name="Deepseek-R1", path="/your/model/path", device="cuda") ```
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