deepseek本地部署（在线、离线）、知识库搭建（个人、组织）与代码接入

最新推荐文章于 2025-03-17 13:53:32 发布

奇舞周刊

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版权

本文主要介绍deepSeek本地化容器化部署，知识库搭建与springAI接入。因笔者工作内容原因，也会介绍内网部署方式。

一、deepSeek本地化部署

本地部署方式我们采用ollama，简化部署、内网迁移流程。其他部署方式与对比，可参考：

7种大模型的部署方案汇总

需要提高模型推理效率，可参考:

KTransformers

1.1 windows与mac部署

首先我们访问ollama官方网站：
ollama.com.
下载相应版本安装包：

「注意：」 如果没有梯子，下载较慢，可以直接通过网盘链接下载：

windows

macOS

配置环境变量

配置模型存储位置

Ollama会默认将模型存储到C:\Users%username%.ollama\models,防止影响性能，我们将模型路径修改到D盘：

配置跨域请求

Ollama 默认只允许来自127.0.0.1和0.0.0.0的跨域请求,这里因为笔者Open WebUI在内网其他服务器，配置OLLAMA_ORIGINS为*：

点击models导航栏，并选择deepseek-r1

这里因为是测试服务器搭建，我们选择一个较小的模型，如果是本机部署，没有显卡的情况下，建议选择「1.5b」（15亿参数）的蒸馏模型。具体模型配置可参考：

DeepSeek模型各版本硬件要求

参考量	显存需求	显卡推荐	命令
1.5B	通常4GB左右	GTX 1050	`ollama run deepseek-r1:1.5b`
8B	一般8-10GB	GTX 1660	`ollama run deepseek-r1:8b`
14B	12GB以上，16GB以上运行流畅	RTX 3060	`ollama run deepseek-r1:14b`
32B	16GB以上，21GB以上运行流畅	RTX 3060	`ollama run deepseek-r1:32b`
70B	24GB以上，40GB以上运行流畅	RTX 3090、RTX 4090	`ollama run deepseek-r1:70b`
671B	1342GB	16张NVIDIA A100 80GB显卡	`ollama run deepseek-r1:671b`

在本地命令行终端执行如下命令在ollma安装deepseek模型：
我这里有一张英伟达4090卡，24G显存，选择了32b的模型。

ollama run deepseek-r1:${tag} // ollama run deepseek-r1:32b

windows内网迁移：
在互联网机器模型下载成功后，打包ollama安装包与模型，模型我们之前是配置在D:\ollama\models，拷贝到内网后，安装ollama，特别注意要重启命令行工具与 ollama。这里因为我们需要查看具体的token速率，执行：
```
ollama run deepseek-r1:32b --verbose // --verbose
```
拍照后截图，图片比较模糊，请谅解。
安装完成输出success后输入问题进行测试：

可以看到成功返回，token rate为38.46tokens/s。

查看显卡占用这里我们是英伟达的显卡，输入nvidia-smi；

或者使用任务管理器->性能模块：

可以看到GPU显存占用在22G左右。

1.2 linux部署

容器化基础可参考第四小节——「附录」。

1.2.1 部署deepseek

运行如下代码：

<!---->


    sudo docker pull  swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/ollama/ollama
    sudo docker run -d -v ollama:/ollama -p 11434:11434 --name ollama swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/ollama/ollama

这里因为没有梯子会比较慢，我们使用华为云的ollama镜像。

等待执行完成后，使用如下命令进入容器：

<!---->


    docker ps | grep ollama // 确认容器状态
    docker exec -it ${containerId} /bin/bash // 进入容器
    ollama run deepseek-r1:${tag} // ollama run deepseek-r1:7b 安装deepseek模型

测试deepseek服务

二、知识库搭建

用于内部涉密资料的检索，因为模型训练成本要求较高，这里我们搭建本地的个人与组织知识库，不过文档的解析、检索差强人意，对外提供服务可基于LlamaIndex或LangChain进行开发。如需训练模型，可考虑全参数微调或者loRA等方式。

2.1 个人知识库搭建

个人知识库RAG应用搭建，可以借助anythingLLM等工具，这里我们介绍使用anythingLLM进行个人知识库的搭建。

安装聊天客户端（也可以直接使用AnythingLLM）
进入Chatbox官网:
chatboxai.app/zh^[1]
下载客户端并安装
安装完成后配置本地deepseek地址：

测试聊天工具

安装知识库工具

安装AnythingLLM

配置工作区

点击聊天设置，LLM提供者选择ollama：

设置模型地址这里Ollama Base URL配置我们本地部署的模型地址：
上传知识库文件

点击工作区文件上传按钮，添加知识库文件：

这里我们添加一个测试文件：

添加完成后点击Move to Workspace，然后右下角点击Save and Embed进行向量化处理：

测试知识库点击new thread，提问 「张三的原名是？」

答案是「王五」，测试完成。

2.2 组织知识库搭建

组织知识库的搭建，我们使用Open WebUI,提供一个简洁、好看的页面。

Open WebUI项目地址：Open WebUI.

部署Open WebUI：

<!---->


    docker run -d -p 3030:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main

这里我们不使用梯子，仍旧使用国内南京大学的镜像。

访问Open WebUI

浏览器输入http://${webUI-deploy-ip}:3030/

首次进入，需要注册，这里我已经注册，直接进入：

配置模型

进入管理员面板：

点击设置，配置外部链接：

设置模型权限

点击设置->模型，便于测试，这里我们直接设置成public：

测试对话

测试知识库

依次点击工作空间 -> 知识库，即可构建组织知识库：

文档上传、使用过程按下不表，与「个人知识库」类似。

docker compose一键部署

前面我们使用docker部署了ollma和Open WebUI，这里我们将两个容器通过docker compose编排，一键部署，也为后续离线部署降低工作量。整合容器配置如下：

version: '3' 
        services: 
            ollama: 
                image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/ollama/ollama 
                container_name: ollama 
                restart: always 
                ports: - "11434:11434" 
                volumes: - ollama:/ollama 
                networks: - app-network 
            open-webui: 
                image: ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main 
                container_name: open-webui 
                restart: always ports: - "3030:8080" 
                volumes: - open-webui:/app/backend/data 
                depends_on: - ollama 
                extra_hosts: - "host.docker.internal:host-gateway" 
                networks: - app-network 
        volumes:
            ollama:
                name:ollama-ds
                external: true
           open-webui:
                name: webui-ds
                external: true
        networks:
            app-network:
                external: true
                name: ds-net

启动服务使用：

docker-compose up -d

关闭服务使用：

docker-compose down

内网服务器离线部署

我们先转储镜像：

<!---->


    docker save -o ollama_image.tar swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/ollama/ollama 
    docker save -o open-webui_image.tar ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main

2. 接下来我们备份数据卷：

<!---->


    sudo tar -czvf ollama-backup.tar.gz -C /var/lib/docker/volumes/ollama-ds/_data .
    sudo tar -czvf webui-backup.tar.gz -C /var/lib/docker/volumes/webui-ds/_data .

3. 将数据转移到内网服务器后，恢复数据：

<!---->


    // 恢复数据卷
    sudo tar -xzvf ollama-backup.tar.gz -C /var/lib/docker/volumes/ollama-ds/_data
    sudo tar -xzvf webui-backup.tar.gz -C /var/lib/docker/volumes/webui-ds/_data
    // 加载镜像
    docker load -i ollama.tar
    docker load -i open-webui.tar
    // 创建数据卷和网络
    docker volume create --name=ollama-ds
    docker volume create --name=webui-ds
    docker network create ds-net
    // 启动服务
    docker-compose up -d
    // 验证服务
    docker ps

三、代码接入

依赖配置

<!---->


    // 主pom
    ...
    <properties>
            <spring-ai.version>1.0.0-SNAPSHOT</spring-ai.version>
    </properties>
    ...
    </dependencyManagement>
        </dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
    ... 
    // ai模块
    ...
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    ...

springAI接入

公共调用组件封装

<!---->


    @Component
    public class Completion {


        @Resource
        private OllamaChatModel aiClient;


        /**
         * 最大消息记录数
         */
        private final static Integer MAX_SIZE = 10;


        /**
         * 消息记录
         */
        private List<Message> messages = new ArrayList<>();




        /**
         * 初始化存入系统消息
         */
        @PostConstruct
        private void addSystemMessage() {
            String message = "李白（701年2月28日—762年12月），字太白，号青莲居士，出生于蜀郡绵州昌隆县（今四川省绵阳市江油市青莲镇），一说出生于西域碎叶 ，祖籍陇西成纪（今甘肃省秦安县）。唐朝伟大的浪漫主义诗人，凉武昭王李暠九世孙 。" +
                    "为人爽朗大方，乐于交友，爱好饮酒作诗，名列“酒中八仙” 。曾经得到唐玄宗李隆基赏识，担任翰林供奉，赐金放还后，游历全国，先后迎娶宰相许圉师、宗楚客的孙女。唐肃宗李亨即位后，卷入永王之乱，流放夜郎，辗转到达当涂县令李阳冰家。上元二年，去世，时年六十二 。" +
                    "著有《李太白集》，代表作有《望庐山瀑布》《行路难》《蜀道难》《将进酒》《早发白帝城》《黄鹤楼送孟浩然之广陵》等。李白所作词赋，就其开创意义及艺术成就而言，享有极为崇高的地位，后世誉为“诗仙”，与诗圣杜甫并称“李杜”。";
            Message systemMessage = new SystemMessage(message);
            messages.add(systemMessage);
        }


        /**
         * 存储用户发送的消息
         */
        private void addUserMessage(String message) {
            Message userMessage = new UserMessage(message);
            messages.add(userMessage);
        }


        /**
         * 存储AI回复的消息
         */
        private void addAssistantMessage(String message) {
            Message assistantMessage = new AssistantMessage(message);
            messages.add(assistantMessage);
        }


        /**
         * 聊天接口
         */
        public String chat(String message) {
            addUserMessage(message);
            String result = aiClient.call(new Prompt(messages)).getResult().getOutput().getText();
            addAssistantMessage(result);
            update();
            return result;
        }


        /**
         * 流式聊天接口
         */
        public Flux<String> chatStream(String message) {
            addUserMessage(message);


            StringBuffer fullReply = new StringBuffer();


            Flux<String> fluxResult = aiClient.stream(new Prompt(messages))
                    .flatMap(response -> {
                        String reply = response.getResult().getOutput().getText();


                        //拼接回复内容
                        fullReply.append(reply);


                        return Flux.just(reply);
                    })
                    .doOnComplete(() -> {
                        //监听流式响应完成，完整回复存入消息记录
                        System.out.println(fullReply);
                        addAssistantMessage(String.valueOf(fullReply));
                    });


            update();
            return fluxResult;
        }


        /**
         * 更新消息记录
         */
        private void update() {
            if (messages.size() > MAX_SIZE) {
                messages = messages.subList(messages.size() - MAX_SIZE, messages.size());
            }
        }
    }

2. 创建测试用controller：

<!---->


    @Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping("/api")
    public class OllamaTestController {
        @Autowired
        private OllamaChatModel ollamaChatClient;


        @RequestMapping("/chat")
        public String chat(){
            String systemPrompt = "{prompt}";
            SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);


            String userPrompt = "广州有什么特产？";
            Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);


            Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));


            Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));


            List<Generation> response = ollamaChatClient.call(prompt).getResults();


            String result = "";


            for (Generation generation : response){
                String content = generation.getOutput().getText();
                result += content;
            }


            return result;
        }




        @RequestMapping("/stream")
        public SseEmitter stream(HttpServletResponse response){
            response.setContentType("text/event-stream");
            response.setCharacterEncoding("UTF-8");
            SseEmitter emitter = new SseEmitter();




            String systemPrompt = "{prompt}";
            SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);


            String userPrompt = "广州有什么特产？";
            Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);


            Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));
            Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));


            ollamaChatClient.stream(prompt).subscribe(x -> {
                try {
                    log.info("response: {}",x);
                    List<Generation> generations = x.getResults();
                    if(CollUtil.isNotEmpty(generations)){
                        for(Generation generation:generations){
                            AssistantMessage assistantMessage =  generation.getOutput();
                            String content = assistantMessage.getText();
                            if(StringUtils.isNotEmpty(content)){
                                emitter.send(content);
                            }else{
                                if(StringUtils.equals(content,"null"))
                                    emitter.complete(); // Complete the SSE connection
                            }
                        }
                    }




                } catch (Exception e) {
                    emitter.complete();
                    log.error("流式返回结果异常",e);
                }
            });


            return emitter;
        }
    }

3. 测试

四、附录

4.1 容器化基础(有基础可跳过)

4.1.1 Docker安装

step 1：卸载已有资源 yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ docker-engine.

step 2：添加 Docker 安装源 yum-config-manager \ --add-repo \ <https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo>.

如果提示yum-config-manager不存在,执行yum -y install yum-utils.

step 3：安装最新版本Docker yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io.

如果想要安装指定版本的Docker，可以使用以下命令：

yum list docker-ce --showduplicates | sort -r.

yum install docker-ce-<VERSION_STRING> docker-ce-cli-<VERSION_STRING> containerd.io.

step 4：启动docker

systemctl start docker

启动完成后，运行hello world容器，检查是否安装正确,命令如下：

docker run hello-world

Docker 首先会检查本地是否有hello-world这个镜像，如果发现本地没有这个镜像，Docker 就会去 Docker Hub 官方仓库下载此镜像，然后运行它。最后输出 "Hello from Docker!" 并退出。

如需卸载docker，执行yum -y remove docker-engine,，如需删除镜像、容器、卷以及自定义文件，可执行以下命令：

rm -rf /var/lib/docker

4.1.2 Docker基础操作

拉取镜像，使用docker pull命令拉取远程仓库的镜像到本地；

命令格式：docker pull [Registry]/[Repository]/[Image]:[Tag]

重命名镜像，使用docker tag命令“重命名”镜像；

命令格式：docker tag [SOURCE_IMAGE](#) [TARGET_IMAGE](#)

查看镜像，使用docker image ls或docker images命令查看本地已经存在的镜像；

删除镜像，使用docker rmi命令删除镜像；

构建镜像，构建镜像有两种方式。第一种方式是使用docker build命令基于 Dockerfile 构建镜像，也是我比较推荐的镜像构建方式；第二种方式是使用docker commit命令基于已经运行的容器提交为镜像。

Dockerfile常用指令：

eg：

FROM centos:7
    
    COPY nginx.repo /etc/yum.repos.d/nginx.repo
    
    RUN yum install -y nginx
    
    EXPOSE 80
    
    ENV HOST=iotnginx
    
    CMD ["nginx","-g","daemon off;"]

第一行表示基于 centos:7 这个镜像来构建自定义镜像。这里需要注意，每个 Dockerfile 的第一行除了注释都必须以 FROM 开头。

第二行表示拷贝本地文件 nginx.repo 文件到容器内的 /etc/yum.repos.d 目录下。这里拷贝 nginx.repo 文件是为了添加 nginx 的安装源。

第三行表示在容器内运行yum install -y nginx命令，安装 nginx 服务到容器内，执行完第三行命令，容器内的 nginx 已经安装完成。

第四行声明容器内业务（nginx）使用 80 端口对外提供服务。

第五行定义容器启动时的环境变量 HOST=iotnginx，容器启动后可以获取到环境变量 HOST 的值为 iotnginx。

第六行定义容器的启动命令，命令格式为 json 数组。这里设置了容器的启动命令为 nginx ，并且添加了 nginx 的启动参数 -g 'daemon off;' ，使得 nginx 以前台的方式启动。

4.2 单机服务编排入门（有基础可跳过）

单机服务编排工具Docker-compose，这里我们介绍他的安装与基础命令。

curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/${release_tag}/docker-compose-linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose

替换release_tag为对应版本，这里我们使用最新的v2.6.0.

curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.6.0/docker-compose-linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose

「常用命令：」

启动：docker-compose up -d 注意这里需要在「yml配置文件路径执行」，其他路径执行需要-f指定配置文件地址。
查看日志：docker-compose logs -f ${compose-contatainer-name}
停止：docker-compose stop
停止并删除容器：docker-compose down
其他命令帮助：docker-compose --help

深入学习容器化与服务编排，请查阅「参考资料」。

五、参考资料

EdgeX Foundry第一弹容器运行时docker与服务编排
springAI结合ollama简单实现