虽然 DeepSeek 官方提供了可视化聊天界面，但稳定性实在太差了，动不动就服务繁忙，根本没办法正常使用。另外，对于一些对数据隐私、实时性能要求较高的场景，本地部署也是不可避免的选择。

那么，如何本地部署 DeepSeek R1 的模型？

本篇，开干！

如何部署 DeepSeek-R1？

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推荐使用 ollama 部署，方便快捷。

打开 ollama 官网，下载并安装 ollama 应用程序：

https://ollama.com/download

常用命令：

命令	说明
serve	启动 Ollama
create	创建模型
show	显示模型信息
run	运行模型
stop	停止正在运行的模型
pull	拉取模型
push	推送模型
list	列出所有模型
ps	列出正在运行的模型
cp	复制模型
rm	删除模型

在 ollama 官网找到 deepseek-r1 模型：

如部署 14b 蒸馏版，先下载 ollama 后，再运行以下命令：

ollama run deepseek-r1:14b

部署在本地运行就是快，和它聊天哗哗出结果。

Open WebUI

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在控制台和大模型圣诞不是很方便，推荐使用 open-webui，可以更方便、友好地和大模型互动。

open-webui 是一个开源的 AI Web 用户界面项目，它提供一个友好的用户界面，方便用户通过 Web 浏览器与 AI 模型进行交互，支持运行和管理各种深度学习模型，比如 GPT、LLaMA、Bloom 等。

官网和开源地址：

• https://www.openwebui.com/

• https://github.com/open-webui/open-webui

安装 Open WebUI：

pip install open-webui

运行 Open WebUI：

open-webui serve [–port XXXX]

默认为 8080 端口，可以通过 --port 来指定自定义端口。

访问 Open WebUI：

http://localhost:8080

点击开始使用，首次进入需要创建一个管理员账号：

创建管理员账号后，就进入聊天界面了，左上角可以选择 Ollama 正在运行的模型：

这样一个 DeepSeek 本地部署 + 可视化界面搭建就完成了，你还可以把它部署到云上，然后绑定自己的域名，这样其他设备也能访问本地部署版的 DeepSeek 了。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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