Ollama + Open WebUI 本地部署DeepSeek

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前言

  由于官网的deepseek经常问一个问题回答后经常处于繁忙状态，所以为了避免这种情况我们可以自己在本地部署个deepseek进行使用，我们可以本地使用Ollama和Open WebUI部署DeepSeek模型。deepseek模型有多个版本，相应对配置要求也不一样，要想获得最好的体验，这需要非常高的配置。

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一、环境准备

最低系统要求

组件	要求
操作系统	Windows 10/11, macOS 12+, Ubuntu 20.04+
处理器	支持 AVX2 的 x86_64 CPU（Intel/AMD）
内存	16GB（7B 模型） / 32GB+（更大模型）
存储	至少 50GB 可用空间
GPU（可选）	NVIDIA GPU（需 CUDA 11+）

必要软件

1. Docker Desktop
   官方下载地址
   安装后需启用 Linux 容器（Windows）并分配至少 8GB 内存

2. Git（可选）
   用于克隆 Open WebUI 仓库：

   sudo apt install git  # Ubuntu
   brew install git     # macOS
   
   

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二、安装 Ollama

通过 Docker 部署

# 创建持久化存储卷
docker volume create ollama_data

# 启动 Ollama 容器
docker run -d \
  --name ollama \
  -p 11434:11434 \
  -v ollama_data:/root/.ollama \
  --restart unless-stopped \
  ollama/ollama

验证安装

docker logs ollama | grep "Listening"
# 应显示：Listening on [::]:11434

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三、部署 Open WebUI

快速启动

docker run -d \
  --name open-webui \
  -p 3000:8080 \
  -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --restart unless-stopped \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

配置说明

• OLLAMA_API_BASE_URL: Ollama 服务的地址
• -v open-webui:/app/backend/data: 持久化聊天记录和用户数据
• 访问地址：http://localhost:3000

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四、加载 DeepSeek 模型

通过 Ollama 拉取模型

# 查看可用模型
curl http://localhost:11434/api/tags

# 拉取 DeepSeek 模型（示例）
docker exec ollama ollama pull deepseek-ai/deepseek-math-7b-base

支持模型列表

模型名称	大小	推荐配置
deepseek-7b	13GB	16GB RAM
deepseek-math-7b	13GB	16GB RAM
deepseek-coder-7b	13GB	16GB RAM

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五、使用 Web 界面交互

首次使用

1. 访问 http://localhost:3000
2. 创建账户（首次会自动注册管理员账户）
3. 在模型选择栏选择已加载的 DeepSeek 模型

功能特性

• 对话模式：支持多轮上下文对话
• 参数调整：

  temperature: 0.7  # 控制随机性 (0-1)
  top_p: 0.9        # 输出多样性
  max_tokens: 2048  # 最大生成长度
  

• 文件上传：支持 PDF/TXT 文件分析
• 提示词库：内置常用提示模板

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六、高级配置

GPU 加速（NVIDIA）

# 先安装 NVIDIA 容器工具包
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
  && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

# 重启容器时添加 GPU 支持
docker run --gpus all -d ... ollama/ollama

多模型管理

# 查看已下载模型
docker exec ollama ollama list

# 删除模型
docker exec ollama ollama rm deepseek-7b

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七、常见问题

模型加载失败

现象：Error: insufficient memory
解决：

1. 调整 Docker 内存限制至 16GB+
2. 使用量化模型（添加 -q4 后缀）：

   ollama pull deepseek-7b-q4_0
   

WebUI 无法连接 Ollama

1. 检查容器网络：

   docker network inspect bridge
   

2. 测试 API 连通性：

   curl http://host.docker.internal:11434/api/tags
   

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八、安全建议

1. 身份验证
   在 Open WebUI 的启动命令中添加：

   -e WEBUI_SECRET_KEY=your_secure_key
   

2. 网络隔离
   使用自定义 Docker 网络：

   docker network create ai-net
   docker run --network ai-net ... ollama/ollama
   docker run --network ai-net ... open-webui
   

3. 防火墙规则
   仅允许本地访问：

   ufw allow from 127.0.0.1 to any port 3000
   

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总结

通过本教程，您已经实现了：

1. 基于 Docker 的 Ollama 服务部署
2. Open WebUI 可视化界面搭建
3. DeepSeek 系列模型的加载与测试

扩展建议：

• 结合 LangChain 构建复杂 AI 应用
• 使用 NGINX 添加 HTTPS 支持
• 配置定时模型更新任务（需修改 Ollama 容器）

如需更新 Open WebUI，运行：

docker compose pull open-webui && docker compose up -d

官方文档参考 | Ollama 模型库