Docker环境下DeepSeek和Open WebUI服务部署教程

前言


在当今快速发展的AI技术领域,部署和管理复杂的深度学习模型变得尤为重要。本教程将详细介绍如何在Docker环境下高效部署DeepSeek和Open WebUI,并通过实际操作展示其主要功能和应用场景。无论你是企业开发者还是个人研究者,掌握这些工具的使用方法都将极大地提升你的工作效率和创新能力。


一、Open WebUI 介绍

1.1 Open WebUI 简介

Open WebUI 是一个自托管的、功能丰富的AI平台,旨在完全离线运行。它支持多种LLM(Large Language Model)运行器,如Ollama和与OpenAI兼容的API,并内置了用于RAG(Retrieval Augmented Generation)的推理引擎,使其成为强大的AI部署解决方案。Open WebUI以其用户友好的界面、广泛的定制选项和支持多语言的特点而著称。

1.2 主要特点

  1. 轻松设置: 使用Docker或Kubernetes(kubectl, kustomize 或 helmÿ
内容概要:本文介绍了DeepSeek模型在不同平台上部署的方法。首先阐述了基于Ollama的本地部署,包括Ollama的安装、模型拉取以及交互模式的使用。接着讲解了DeepSeek在移动设备(iOSAndroid)上的部署细节:iPhone需要通过Safari安装快捷指令,配置API Key并通过快捷指令测试运行;Android则借助Termux安装必要组件,并手动搭建Ollama环境以加载测试模型。最后详细叙述了基于Open WebUI部署的方式,涉及Ollama、Docker Desktop及Open WebUI的安装流程及其之间的配合使用来最终达成模型的成功部署。 适用人群:面向有兴趣了解或者实际操作DeepSeek模型跨平台部署的技术开发者、研究人员以及AI爱好者。 使用场景及目标:适用于希望利用DeepSeek模型快速构建本地化应用程序、开展实验研究的用户;具体目标为掌握DeepSeek模型在桌面系统(如Linux、macOS、Windows)、iOSAndroid智能手机以及云端WebUI界面上的不同部署手段技术。 其他说明:对于每种类型的部署都提供了详细的步骤指导,旨在帮助使用者顺利完成所需工具环境的安装,并确保模型能够正常工作。文中给出的具体链接命令行脚本,有助于降低初次接触者的上手难度,提升部署效率成功率。此外,还强调了一些重要的配置注意事项,例如正确输入API key以及对Ollama的初始化检查等。
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