DeepSeek本地化部署（Windows+Ollama+Docker+OpenWebUI）详细图文教程

DeepSeek本地化部署（Windows+Ollama+Docker+OpenWebUI）

最近抖音热搜的DeepSeek AI火遍国内外， 在AI 行业引起了广泛关注！

     2025年1月，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1 推理大模型，DeepSeek-R1 成本价格低廉，性能卓越。

     最近，DeepSeek的访问出现了不稳定的问题，一个有效的解决方案是进行本地化部署。本地化部署不仅可以避免网络波动带来的影响，还能提供更高的隐私保护和数据安全性。通过本地化部署，用户可以在自己的设备上运行DeepSeek模型，无需依赖外部网络连接，从而实现更稳定、更可靠的使用体验。

     DeepSeek 提供了多种使用方式，满足不同用户的需求和场景。本地部署在数据安全、性能、定制化、成本、离线可用性和技术自主性方面具有显著优势。

     接下来我详细讲解下基于Windows+Ollama+Docker+OpenWebUI 的本地化部署流程，并通过实例代码演示。

1. 软硬件需求

1.1 硬件需求

DeepSeek R1 本地部署的硬件需求如下：

基本推荐配置：CPU: 8核或以上，内存: 32GB或以上，存储: 100GB SSD或以上

GPU: NVIDIA GTX2080或同等性能

DeepSeek-7B 推荐配置：RTX3060 以上显卡 + 16G以上 内存 + 50G SSD 存储空间

DeepSeek-70B 推荐配置：RTX4060 以上显卡 + 32G以上 内存 + 200G SSD 存储空间

本教程使用的硬件配置为：

CPU: Intel i5-12490/3.00GHz

内存: 32GB

存储: 500GB SSD

GPU: NVIDIA GTX 3060。

1.2 软件依赖

DeepSeek R1 本地部署的软件依赖包括操作系统、容器化工具、编程语言、深度学习框架、数据库、消息队列、Web 服务器、GPU 加速工具、版本控制、包管理工具、监控与日志工具以及安全工具。

本教程采用 Windows10 操作版本、Python 3.8 版本、PyTorch 1.7 版本。

2. Ollama 下载与安装

2.1 Ollama 的下载

Ollama 是一个开源的本地模型运行工具，可以方便地下载和运行各种开源模型，如 Llama、Qwen、DeepSeek 等。

Ollama 提供高效、灵活的大模型部署和管理解决方案，可以简化模型的部署流程。支持macOS、Linux、Windows 操作系统。

官网地址：https://ollama.com/

下载地址：https://ollama.com/download

本教程选择 Ollama Windows 版本 下载。