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以下是为您整理的DeepSeek本地部署及WebUI可视化完全指南，整合了官方文档及社区实践的最佳方案：

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一、环境准备

1. 硬件需求

• CPU：推荐支持AVX2指令集的Intel i7或AMD Ryzen 7及以上处理器 。

• GPU（可选但推荐）：NVIDIA RTX 3060（7B模型）至RTX 4090（32B模型），显存需满足模型要求 。

• 内存与存储：16GB内存（最低）-64GB（推荐），30GB以上可用硬盘空间 。

2. 软件依赖

• 操作系统：Windows 10+/macOS 10.15+/Linux Ubuntu 20.04+ 。

• Python：3.8及以上版本（需配置虚拟环境） 。

• 工具链：Docker（可选）、Ollama框架（必选） 。

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二、本地部署流程

1. 安装Ollama

• Windows/macOS：官网下载安装包直接运行，默认路径在C盘，可通过环境变量OLLAMA_MODELS修改存储路径至其他盘符 。

• Linux：命令行安装：

• Bashcurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 下载DeepSeek模型

• 通过Ollama命令行下载（以7B模型为例）：

• Bashollama pull deepseek-r1:7b

• 版本选择建议：

  • 入门测试：1.5B（显存1.1GB）

  • 平衡性能：7B-14B（显存10-24GB）

  • 高端硬件：32B（显存40GB+）

3. 启动模型服务

• 命令行交互模式：

• Bashollama run deepseek-r1:7b

• 后台服务模式：

• Bashollama serve

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三、WebUI可视化方案

方案1：Open WebUI（推荐）

1. Docker部署（跨平台）：

• Bashdocker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

1. 裸机部署（需Python 3.11）：

• BashDATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

1. 访问http://localhost:3000，配置Ollama地址为http://localhost:11434，选择已下载的DeepSeek模型 。

方案2：Chatbox客户端

1. 下载安装包（支持Windows/macOS/Linux） 。

2. 设置→模型供应商选择“Ollama API”→输入模型名称（如deepseek-r1:7b）→保存即可交互 。

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四、进阶配置

1. 性能优化

• 量化模型：使用4/8位量化减少显存占用：

• Pythonmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-lm-7b", load_in_8bit=True)

• 多线程加速：设置环境变量：

• Bashexport OLLAMA_NUM_THREADS=8

2. 知识库集成（RAG）

• 安装向量模型nomic-embed-text：

• Bashollama pull nomic-embed-text

• 在Open WebUI中上传文档（支持PDF/TXT/Word），启用检索增强生成（RAG）功能 。

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五、常见问题解决

问题现象	解决方案	来源
显存不足报错	换用更小模型或启用量化
中文夹杂英文输出	提问末尾添加「请使用纯中文回答」
生成内容中断	输入/continue继续生成
端口冲突或服务无法启动	修改OLLAMA_HOST和OLLAMA_PORT

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六、扩展部署方案

企业级部署（Docker Compose）

Yamlservices:

ollama:

image: ollama/ollama

volumes:

- ollama:/root/.ollama

open-webui:

image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main

ports:

- "3000:8080"

depends_on:

- ollama

七、资源与参考

• 官方模型库：Hugging Face

• 社区指南：CSDN技术社区

• API接入：硅基流动、华为云等平台提供托管服务

通过本指南，您可快速完成从本地部署到可视化交互的全流程操作。如需更高级功能（如多模态支持、分布式训练），请参考DeepSeek-V3技术文档。