這巨大的流量導(dǎo)致deepseek在昨天幾乎崩潰了，這是我在昨天使用deepseek的情況,，時(shí)不時(shí)就會(huì)遇到下面這個(gè)回復(fù),。

所以我就在想，既然deepseek R1是開源的,，直接本地部署使用吧,。

而且本地部署大模型之后，沒有各種限制,，可以為所欲為,，放飛自我，自給自足,，隱私性拉滿,，不聯(lián)網(wǎng)也可以用~

我們還是用之前講過的ollama + open-webui來一鍵部署deepseek r1

這倆好搭檔非常之牛掰且好用，看他倆在Github的Star就知道了,。

用ollama管理,、運(yùn)行deepseek，在open-webui接入ollama之后,，我們就可以完全界面化去下載安裝deepseek r1,，界面化給大模型調(diào)整參數(shù)，并設(shè)定預(yù)設(shè)prompt，以及對(duì)話（如下圖）,，非常方便,。

好了，話不多說,，我們開始本地部署deepseek r1,！

一、先安裝ollama和open-webui

首先就得安裝ollama和open-webui,，ollama可以下載官方的exe文件,，一鍵安裝，open-webui可docker部署,，不清楚的朋友可以先看我之前寫的這篇文章先把ollama和open-webui部署好

部署ollama、open-webui

袋鼠帝,，公眾號(hào)：袋鼠帝AI客棧獨(dú)家,！開源AI接入微信【一】ollama + open-webui

但是注意，英偉達(dá)GPU的朋友請(qǐng)用如下指令部署open-webui（指令在控制臺(tái)輸入,，前提是先安裝,、啟動(dòng)了docker-desktop）：

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

Docker-desktop墻烈推薦大家都裝上，不僅是open-webui,，其他絕大多數(shù)Github的開源項(xiàng)目都支持用docker一鍵部署,，docker的好處是自帶虛擬環(huán)境，不需要在本地額外安裝一堆其他環(huán)境,、依賴等,，是管理、部署項(xiàng)目的神器,。

open-webui也強(qiáng)烈推薦大家安裝使用,，它應(yīng)該是目前功能最全,，最好用的大模型webui工具,。

安裝完ollama和open-webui，并在open-webui接入本地ollama之后,，就可以非常方便的一鍵安裝deepseek r1使用了~

二,、本地部署DeepSeek R1

首先我們打開ollama官網(wǎng)，找到deepseek r1模型

ollama地址：https:///library/deepseek-r1:8b

可以看到有這么些模型,，以及模型的參數(shù)大?。?.5b~671b）和本身所需磁盤空間的大小（1.1G~404G）

671b參數(shù),，404G大小的這個(gè)deepseek r1模型,，就是deepseek官網(wǎng)上的那個(gè)R1。

但是671b參數(shù)的大模型所需的算力驚人，不是我們普通人能玩兒的起的,。

下圖是ollama給出的模型選擇建議

這里的RAM是指顯存

如何查看我們電腦的顯存大小呢,？

Ctrl + Shift + Esc打開任務(wù)管理器->性能->GPU

可以看到，我的電腦顯存是8G（英偉達(dá)3060 ti）

經(jīng)過測(cè)試,，deepseek-r1:8b對(duì)我的電腦來說,，運(yùn)行流暢，體驗(yàn)最好~

如果換成deepseek-r1:14b,，勉強(qiáng)能用,，但是比較慢，不流暢,，體驗(yàn)欠佳,。

所以接下來我們?yōu)g覽器訪問open-webui的頁面去下載deepseek-r1:8b

如果安裝好open-webui，直接訪問：http://127.0.0.1:3000/  即可進(jìn)入open-webui頁面,。

我們進(jìn)入open-webui之后,，點(diǎn)擊 左下角用戶->設(shè)置

點(diǎn)擊 管理員設(shè)置