本地部署大语言模型：Ollama + Deepseek_R1 + OpenWebUI 快速上手

通过本教程，你已经成功学习了如何使用。

威哥说编程

879人浏览 · 2025-01-28 22:07:39

威哥说编程 · 2025-01-28 22:07:39 发布

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，许多开发者和研究人员希望能够在本地部署和使用这些模型，以减少对云服务的依赖，同时提高数据隐私性和交互性能。今天，我们将通过一个简易教程，介绍如何在本地部署大语言模型，使用 Ollama 搭配 Deepseek_R1 模型，并通过 OpenWebUI 提供友好的 Web 界面来进行交互。

技术栈概览

Ollama：一个支持多种大语言模型的开源框架，能够在本地运行各种优化过的语言模型。
Deepseek_R1：一个优化的大语言模型，适用于本地部署，支持文本生成和问题回答等任务。
OpenWebUI：一个开源 Web 界面工具，可以与 Ollama 配合，提供与模型交互的可视化界面。

通过本教程，你将学会如何在自己的计算机上搭建并使用这一技术栈，以便通过 Web 浏览器与本地部署的 Deepseek_R1 模型进行交互。

步骤 1：安装 Ollama

Ollama 是一个基于开源的框架，它支持多个大语言模型，并允许用户在本地机器上高效运行这些模型。首先，确保你的计算机系统能够支持 Ollama。

1.1 安装 Ollama

根据你的操作系统，选择适合的安装方法。

Windows：访问 Ollama 官网下载并安装 Windows 版本。
macOS：在终端中运行以下命令安装 Ollama：
```
brew install ollama
```

Linux：运行以下命令安装 Ollama：

curl -sSL https://ollama.com/install | bash

1.2 验证安装

在安装完成后，打开命令行界面（终端或命令提示符），运行以下命令以确认 Ollama 是否安装成功：

ollama --version

如果显示出版本号信息，那么安装成功。

步骤 2：配置 Deepseek_R1 模型

Deepseek_R1 是一个经过优化的强大语言模型，专为高效本地部署设计。接下来，我们将使用 Ollama 下载并配置 Deepseek_R1 模型。

2.1 下载 Deepseek_R1 模型

在终端中，使用 Ollama 的命令行工具来下载 Deepseek_R1 模型：

ollama pull deepseek_r1

下载过程可能需要一些时间，具体时间取决于你的网络状况和模型的大小。

2.2 确认模型安装

完成下载后，运行以下命令检查 Deepseek_R1 是否已经成功安装：

ollama models

如果 Deepseek_R1 出现在列表中，说明模型已成功下载并安装。

步骤 3：使用 OpenWebUI 设置 Web 界面

OpenWebUI 是一个开源的 Web 前端工具，能够为大语言模型提供友好的交互界面。我们将通过它来创建一个简单的 Web 界面，方便用户与本地模型进行交互。

3.1 克隆 OpenWebUI 仓库

首先，克隆 OpenWebUI 的 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/OpenWebUI/OpenWebUI.git
cd OpenWebUI

3.2 安装依赖

在 OpenWebUI 目录下，安装所需的依赖项。确保你已经安装了 Python 和 Node.js。

运行以下命令来安装依赖：

pip install -r requirements.txt
npm install

3.3 配置 OpenWebUI

为了让 OpenWebUI 与本地的 Ollama 及 Deepseek_R1 模型配合工作，你需要编辑 OpenWebUI 的配置文件 config.json。

打开 config.json 文件，找到 backend 和 model 配置项，确保它们设置如下：

{
  "backend": "ollama",
  "model": "deepseek_r1"
}

这样就可以确保 OpenWebUI 使用 Ollama 后端，并加载 Deepseek_R1 模型。

3.4 启动 Web 界面

配置完成后，你可以通过以下命令启动 OpenWebUI：

npm start

启动后，Web 界面会默认在 http://localhost:5000 运行。你可以在浏览器中访问该地址，开始与 Deepseek_R1 模型进行交互。

步骤 4：交互与优化

至此，你已经成功部署了本地的大语言模型环境，并通过 WebUI 提供了一个可视化界面来与模型交互。

使用 Web 界面：打开浏览器，访问 http://localhost:5000。你将看到一个简单的输入框，可以在其中输入问题或请求，点击“发送”按钮，模型将返回回答或生成文本。
模型优化与调优：你可以根据实际需要，调整模型的参数（如最大生成长度、温度等），或者在 OpenWebUI 的前端进行一些界面和交互上的定制。
性能优化：如果你有合适的硬件（如支持 GPU 的机器），建议在训练或推理时启用 GPU 加速，显著提高模型的响应速度。
资源管理：大语言模型在本地运行时会占用大量内存和计算资源。为了确保系统稳定运行，建议监控系统资源，特别是在运行大型模型时。