Ollama+Nginx+4090打造DeepSeek-R1-32B高可用大模型集群，助力企业拥抱AI时代

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今年是 DeepSeek-R1 系列模型深入千行百业，助力企业全面拥抱 AI 变革 的关键一年！

无论企业是 自研应用，还是基于大模型推出 AIGC 产品，都需要高效部署 DeepSeek-R1。在企业级场景下，采用模型集群方案至关重要，其优势主要体现在以下几个方面：

1. 成本效率与自主性

2. • 长期成本优化：避免云厂商API调用费用，尤其在高并发场景下边际成本更低。
   • 数据主权保障：敏感数据无需外传，满足金融、医疗等行业的合规要求（如GDPR、HIPAA）。
   • 定制化能力：支持模型微调（Fine-tuning）、领域适配（Domain Adaptation）及业务逻辑嵌入。

3. 性能与可靠性

4. • 低延迟响应：本地化部署消除公网传输延迟，结合模型量化技术可实现毫秒级推理。
   • 弹性扩展：通过Docker动态扩缩容应对流量波动，避免单点瓶颈。
   • 高可用架构：多副本部署结合负载均衡（如Nginx/HAProxy）实现服务冗余。

5. 技术可控性

6. • 版本迭代灵活：支持灰度发布、A/B测试，快速验证模型优化效果。
   • 软硬件协同优化：可针对特定硬件（如NVIDIA GPU+NVLink）优化计算图与算子。

首先，我们在中间件选型时充分考虑了企业的综合成本，最终确定了以下技术组合：

DeepSeek-R1-32B（量化版） + Nginx + Ollama + 4090 GPU

为确保系统的高可用性，至少需要配置两块 4090 GPU。同时，在应用端设置限流机制，当模型负载达到上限时，系统会向用户提供友好的提示。

服务器繁忙，请稍后再试。

总体部署方案

1、选择 Ollama 的 Docker 版本，便于随时跟进 Ollama 的最新版本升级。

2、采用 Nginx 反向代理，实现模型接口的负载均衡。

3、对于 DeepSeek-R1-32B，我们推荐使用基于 Ollama 量化的版本（约 20G），主要考虑其能在单块 4090 GPU 上顺利部署，同时在能力和性能上均能满足需求。当然，如果企业经济实力充足，也可以选择原始版（约 70G），此版本启动一个模型服务需要 4 块 4090 GPU，而实现高可用则需配置 8 块 4090 GPU。

Linux下Ollama的安装

实现目标：确保每个 Ollama 的 Docker 容器独占一块 4090 GPU，并配置独立端口。保证 Docker 启动时 Ollama 服务自动启动，停止 Docker 时 Ollama 服务也随之停止。

执行以下命令创建与启动Docker：

sudo docker run -dp 8880:11434 --runtime=nvidia --gpus device=0 --name DeepSeek-R1-1 -v /model/deepseek-r1-32b:/root/.ollama/models ollama/ollama:0.5.7

第二个Docker可以启动8881端口，选择GPU的1号卡，名字DeepSeek-R1-2，具体命令大家自己写就可以。

Nginx配置

实现目标： 负载所有Ollama提供的模型接口，实现模型高可用配置。

Nginx配置如下：

请求URL示例：

http://ip:80/api/generate

请求cURL示例：

Open WebUI远程验证

下载与安装

地址：https://github.com/open-webui/open-webui

找到“If Ollama is on your computer, use this command:”提示语，并复制命令。

注：我们采用Docker环境部署，本地环境请自行安装。

将复制的命令，在一个新的命令提示符窗口下打开。

安装完成后可以在Docker列表中看到Open WebUI的条目。

2、Open WebUI+DeepSeek-R1

Open WebUI地址：http://localhost:3000

拷贝地址在浏览器中打开，或是点击Docker Open WebUI条目中红框圈住的部分。

打开后的Open WebUI界面如下：

点击“开始使用”，完成管理员账号的创建，配置远程模型，就可以进入聊天界面。

选择“管理员面板”-“外部连接”-“Ollama API”，添加外部地址。

写在最后

通过上述架构设计，企业可构建高可用、低成本的私有化模型服务，同时为后续模型迭代奠定技术基础。

最后让它再为我写一首诗！

我的提示词：

用李白的诗体，写一首诗，随便写点啥主题。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 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。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 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；

• 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。

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