LLM探索：DeepSeek火爆全网，官网宕机？本地部署一个随便玩

前言

最近 DeepSeek 狠狠刷了一波屏，国产大模型真的越来越厉害了👍，官方的服务器已经爆满了，以至于频繁出现反应迟缓甚至宕机的情况，和两年多之前 ChatGPT 的遭遇颇为相似。

我已经好久没有本地部署模型了（现在各厂商的模型都便宜量大），这次正好来试试 DeepSeek 开源模型的效果。

关于AI大模型的扩展阅读

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安装 ollama

https://ollama.com/download/linux

我是在 Linux 服务器上安装的，一行命令就可以。如果是 Windows 的话，可能是下载安装包就行。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

我安装的时候似乎遇到网络问题

改成先下载

wget https://ollama.com/install.sh

然后手动执行安装，就可以了

sh ./install.sh

配置 ollama 监听地址

ollama 安装后默认监听 127.0.0.1, 为了方便使用，要么修改监听地址，要么用 SSH 转发，这里我选择了修改地址

sudo systemctl edit ollama

它会自动在 /etc/systemd/system/ollama.service.d/override.conf 中存储你添加或修改的配置。

在里面添加配置

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

即可覆盖主服务文件里对 OLLAMA_HOST 的设置，其他环境变量（如 PATH 等）则仍保留主服务文件里的值。

验证

先重启以下

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

然后执行以下命令验证

sudo systemctl show ollama | grep Environment

你会看到系统最终为该服务设置的所有环境变量。其中如果存在同名变量，就会以最后写入（即 override 配置）的值为准。

搜索模型

https://ollama.com/search?q = deepseek

目前最火的 DeepSeek-R1 排在显眼位置

这里根据显存选择合适的模型，我选了 14b 的模型

右侧有安装命令，点击按钮复制

安装

接着执行命令

ollama run deepseek-r1:14b

开始下载，14b 的模型大小是 9GB

使用

在命令行可以直接使用

安装 Open WebUI

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

pip 安装

conda create -n open-webui python=3.11

切换环境

conda activate open-webui

安装

pip install open-webui

启动

open-webui serve

docker

官方只提供了 docker 命令

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

我改成了 docker-compose 配置

services:
  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    restart: always
    ports:
      - "3000:8080"
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    volumes:
      - "./open-webui:/app/backend/data"

SSH 转发

在本机执行以下命令，将服务器的端口转发到本机

ssh -L 3000:localhost:3000 用户名@服务器地址 -p 端口

这样就可以在本机的浏览器打开 http://localhost:3000 访问到 webui 了

使用 webui

很简单，第一次打开会需要创建管理员账号

进入之后界面与 ChatGPT 有点相似

和 DeepSeek 模型对话，这个14b的模型就感觉效果已经不错了，如果完整版模型就更好，真的未来可期啊！

后记

据说 DeepSeek 的代码能力很强，可惜现在官网的 API 服务进不去。

下一篇文章我来试试拿本地部署的 DeepSeek 来写代码，看看效果如何。

参考资料

• DeepSeek-R1本地部署，再也不怕宕机，还有语音功能！
• DeepSeek 3大用法！再见ChatGPT/cursor