本地部署【LLM-deepseek】大模型 ollama+deepseek/conda(python)+openwebui/docker+openwebui

通过ollama本地部署deepseek
总共两步
1.模型部署
2.[web页面]

参考官网
ollama:模型部署
https://ollama.com/
open-webui:web页面
https://github.com/open-webui/open-webui

设备参考 Mac M 芯片 windows未知

蒸馏模型版本:deepseek-r1:14b 运行情况
	macminim2 24+256 本地部署后内存舒缓，不影响电脑其他软件使用
	macminim4 16+256 本地部署后内存紧张，影响电脑其他软件使用
	内存占用情况：
	11G -> 21.72G 模型思考时，大概会占用11到12G的内存 

1.ollama:模型部署

	# 下载 ollama
	https://ollama.com/
	# 运行 deepseek 选择自己设备适合的版本[:14b]，官网看命令 
	ollama run deepseek-r1:14b # 当前终端运行，可在终端交互
	ollama run deepseek-r1:14b & disown   # 放到后台去跑，终端页面关掉也不会关闭此模型

2.open-webui:web页面 推荐python的终端部署方式

2.1 docker部署web页面

	#
	docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
	# 创建本地目录，避免重启后数据丢失
	mkdir /Users/admin/program/docker/instance/open-webui/data
	cd /Users/admin/program/docker/instance/open-webui
	# 启动容器
	docker run -d -p 3000:8080 -v $PWD/data:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

2.2 python部署web页面 需要在有python环境下执行 推荐

	pip install open-webui
	open-webui serve
	open-webui serve & disown 
	# This will start the Open WebUI server, which you can access at http://localhost:8080

2.3 [忽略] conda创建python环境

	conda create -n openwebui python=3.12 -y 
	# python=3.12：指定 Python 版本 -y：自动确认安装
	conda init
	conda activate openwebui

	pip install open-webui
	open-webui serve							# 这个不能关闭终端
	open-webui serve & disown  					# 使用这个启动成功后，可以关闭终端了
	open-webui serve > /dev/null 2>&1 & disown 	# 使用这个启动成功后，可以关闭终端了
	# This will start the Open WebUI server, which you can access at http://localhost:8080

	# 放在后台的任务如何查看呢
	jobs							# 使用 jobs 命令查看当前作业状态。
	ps aux | grep "your-command"	# 或者使用 ps aux | grep "your-command" 检查进程是否存在。