手把手部署安装DeepSeek大模型和前端界面（Ollama、DeepSeek、Docker、LobeChat、MaxKb）

烧技湾

已于 2025-04-12 14:30:32 修改

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分类专栏： AI & Computer Vision 文章标签： docker 容器运维

于 2025-04-11 14:55:45 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wqthaha/article/details/147095550

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前言

现阶段的AI大模型备受瞩目，大模型通常指的是大规模的人工智能模型，这类模型通过训练大量的数据来获得广泛的知识和能力。这些模型通常具有庞大的参数数量，能够处理复杂的任务，如自然语言理解、图像识别、语音识别等。然而AI大模型种类繁多，本文旨在把开源的模型下载到本地进行整理并且使用。感谢课题组陈晓峰同学的参与！

此过程用于Windows本地部署。

由于此次AI本地部署需要多次用到官方链接进行下载，需要各位观看的小伙伴自行准备clash等可访问的代理。

Ollama安装过程

第一步：打开Ollama官网下载Windows版本

链接: https://ollama.com/
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第二步：将Ollama安装到D盘

下载完成后，不要直接双击运行安装程序，否则直接安装到C盘。
在下载文件夹C:\Users\用户名\Downloads中打开Windows命令提示符cmd，输入以下命令来指定安装路径（将D:\OllamaSetup替换为你需要的安装路径）。

C:\Users\用户名\Downloads>OllamaSetup.exe /DIR="D:\OllamaSetup"

回车后，安装程序将按照你指定的路径进行安装。
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第三步：通过编辑系统变量改变Ollama下载大模型的默认路径

1、右键“此电脑”点击属性

2、找到并打开环境变量

单击“系统属性”——“高级”——“环境变量”

3、打开环境变量并点击系统变量下的“新建”按钮

在这里插入图片描述
将D:\OllamaSetup\models替换为你需要存放大模型的路径
变量名：OLLAMA_MODELS
变量值：D:\OllamaSetup\models
点击“确定”保存环境变量设置。
再使用Ollama时，模型就会下载到你指定的目录。

第四步（选做）：下载安装Llama3

Llama 3 是 Meta 开发的大型语言模型。Ollama 为 Llama 3 提供了便捷的本地部署和运行环境，用户通过 Ollama 可以轻松地在个人电脑上启动和使用 Llama 3，无需担心底层的复杂技术细节。

打开Windows命令提示符cmd安装Llama3

执行以下命令：

C:\Users\用户名>ollama run llama3

安装完毕后，再次输入ollama run llama3，自动就会启动，进入会话界面。

Docker Desktop安装过程

Docker 是一个开源的容器化平台，旨在开发、部署和运行应用。它利用容器来隔离软件，使其在不同环境中都能一致运行。

第一步：打开Docker官网下载Windows版本

链接: https://www.docker.com/products/docker-desktop/
下载完成后，不要直接双击运行安装程序，否则直接安装到C盘。
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第二步：新建Docker文件夹

在需要安装Docker以及Docker项目的路径下建立Docker文件夹。
比如我的就在 D:\Docker\Program Files\Docker 和 D:\Docker\ProgramData\Docker下。

第三步：以管理员身份打开Windows命令提示符cmd

第三步：找到Docker建立项目会存储的位置

一般是在C:\Users\用户名\AppData\Local\Docker与C:\Program Files\Docker下，伙伴们不需要寻找，因为还没有安装，还没有这两个路径的文件夹，接下来分别输入两个命令创建两个文件夹之间的目录连接

C:\Users\用户名>mklink /J  "C:\Program Files\Docker"  "D:\Docker\Program Files\Docker"
C:\Users\用户名>mklink /J  "C:\Users\用户名\AppData\Local\Docker"  "D:\Docker\ProgramData\Docker"

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第四步：安装Docker Desktop

结果：环境变量的路径还有原始路径下都会是默认的路径，但是我们可以看到的是，原始路径下的Docker这个文件图标已经是快捷方式了。之后的所有实际内容都会在D盘，但是会映射到C盘。
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第五步：验证docker是否安装成功

docker run hello-world

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LobeChat安装过程

第一步：打开Windows命令提示符cmd

通过命令提示符输入以下指令：

docker pull lobehub/lobe-chat:latest

这条命令用于从 Docker Hub 上拉取最新的 lobehub/lobe-chat 镜像。执行这条命令后，Docker 会将 lobehub/lobe-chat 镜像的最新版本下载到你的本地系统，以便你可以使用它创建和运行 Docker 容器。
以下是成功下载的结果：

latest: Pulling from lobehub/lobe-chat
d2ae9606675d: Pull complete
Digest: sha256:7879a5ae4c63c46e8bda889c454f0a34dd65248aef4250eb18702125aa10c796
Status: Downloaded newer image for lobehub/lobe-chat:latest
docker.io/lobehub/lobe-chat:latest

在此基础上再运行以下指令：

docker run -d --name lobe-chat -p 10084:3210 -e ACCESS_CODE=lobe66 lobehub/lobe-chat:latest

到这里，我们已经安装部署完成 LobeChat.
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第二步：使用LobeChat

打开浏览器输入 localhost:10084 或点击上图红框中的10084:3210会自动在浏览器中打开LobeChat.
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点击最顶部大模型选择 llama3，这样就可以免费使用大模型 llama3。

结束

大模型本地部署的流程已经走完了，本文特意避开C盘下载，防止C盘爆红。