从零开始，小白在windows部署deepseek与dify

然后导出Ubuntu-22.04为tar文件，输入wsl --export Ubuntu-22.04 E:\WSL\Ubuntu-22.04\Ubuntu-22.04.tar回车，E:\WSL\Ubuntu-22.04是我刚创建的文件夹，Ubuntu-22.04.tar是导出的文件名，可以按照你的配置命名。尴尬了，又遇到问题，添加不了模型，研究了好几天没找到办法，我放弃用dify了，我的点击保存后

m0_53591319

6649人浏览 · 2025-03-11 23:56:31

m0_53591319 · 2025-03-11 23:56:31 发布

windows部署deepseek与dify教程。

看到网上那么多deepseek与dify，ragflow，anything等文章，自己部署的时候又踩了好多坑，不停的重装电脑。现在就记录一下deepseek与dify部署的最细记录，以及碰到的问题和解决方法。接下来正式开始：

一. win10安装Docker和WSL。

1.WSL安装

① 安装Docker需要虚拟环境，首先打开控制面板。

② 打开程序。

③ 点击程序和功能，打开启用或关闭windows功能。

④ 勾选适Hyper-V（这一个好像是用不着的，但是我也不确定就勾上了）以及用于linux的windows子系统（这个必装的），虚拟机平台和远程差分压缩API支持（这两个我默认都是勾上的），勾选后点确定等待安装完成，提示重启电脑的话就重启一下。

⑤ 安装完成后我的电脑里出现两个图标WSL和WSL Settings。应该是虚拟机设置的地方，不用管。

⑥安装完成以后要升级一下wsl，确保后续不会出问题。按住Win键加R键或则右键点击windows菜单键打开运行，输入CMD回车，如果之后输入命令有错误的话，就在开始菜单找到cmd程序以管理员身份运行。

打开cmd命令窗口后输入wsl --update,如果是最新版就不用管了，如果不是的话就等待更新。更新的时候可能会一直不动卡着更新不了，可以按Ctrl+C先取消更新，然后到Releases · microsoft/WSL这个地方下载离线安装包。有时候这个网站打不开，我的解决办法是在C:\Windows\System32\drives\etc文件夹中修改hosts文件，以记事本打开，添加一条20.205.243.166 github.com/，IP地址和网址中间有空格，有时候保存的时候不让保存，这需要我们以管理员身份打开记事本，然后打开hosts文件再修改保存。

2.docker安装

①安装docker之前先安装一下ubuntu,ubuntu是一个linux系统，我们需要把ubuntu系统安装到其他盘，不然C盘满了又不知道怎么删除太麻烦了。先再其他盘创建一个文件夹,我在E盘创建了一个WSL的文件夹，WSL里创建Ubuntu-22.04文件夹。

然后查看ubuntu发行版本，在cmd中输入wsl --list --online，这里会可能会出现错误：无法从“https://raw.github...”中提取列表分发，无法解析服务器的名称或地址。同样在hosts文件中添加185.199.110.133 raw.githubusercontent.com这一串文字。再次输入wsl --list --online，查看到最新版本是22.04。输入wsl --install -d Ubuntu-22.04，等待安装完成。

安装完成后让我们创建新的用户和密码，按照提示创建后Ctrl+D退出。

然后输入wsl --unregister Ubuntu-22.04注销原系统。

之后输入wsl --import Ubuntu-22.04 E:\WSL\Ubuntu-22.04 E:\WSL\Ubuntu-22.04\Ubuntu-22.04.tar --version 2，将ubuntu安装到E盘下。此时文件夹下出现ext4.vhdx说明系统安装成功了。

接下来创建普通用户，先启动ubuntu系统，wsl -d Ubuntu-22.04。然后adduser + 你的用户名可以创建用户，我试了一下之前的用户名还在，我就没有创建。然后usermod -aG sudo 你的用户名，提升管理权限。

② Docker安装，Docker默认安装到C盘，太占地方了，我就把它安装到其他盘了。先下载Docker，去官网下载Docker: Accelerated Container Application Development，可能访问有点慢，这里又遇到问题，下载不了，网页无法访问。我们选择要下载的版本，然后右键复制链接，打开迅雷，粘贴进去，就可以下载了。这个办法有好多像github上下载不了的东西可以用迅雷试试，挺好用的。

下载完成后不要直接安装，我们还是打开cmd命令，输入"E:\安装包等\AI工具\Docker Desktop Installer.exe" install --installation-dir="D:\AI\Docker"。

（1）“E:\安装包等\AI工具\Docker Desktop Installer.exe”：安装包的完整路径。

（2）install：执行安装操作的命令。

（3）–installation-dir=“D:\AI\Docker”：指定新的安装目录。

等待执行后弹出docker安装界面，直接点击OK等待。

之后安装完成后我们就把docker安装到了其他盘。

之后需要汉化一下Docker，因为我英文不太好，所以汉化一下，也wa可以不汉化，汉化包下载地址GitHub - asxez/DockerDesktop-CN: Docker汉化 Docker中文版 Docker汉化包 DockerDesktop汉化 Docker Windows Docker MAC

在这里又打不开了，还是修改hosts文件的方法，这个方法是到github.com服务器iP github.com域名解析 github.comiP查询 github.com域名iP查询这个网站，复制github网址进去，然后等他解析，然后修改IP到hosts文件，我解析出来三个，第一个打不开我就换了第二个，可以打开了。

下载后解压缩，找到跟你docker版本一致的文件，我的docker版本是4.38，所以复制的app-4.38-windows-x86到Docker安装目录D:\AI\Docker\frontend\resources，然后把原来的app.asar文件修改为其他名称，把我们复制进来的文件名改为app.asar.重新启动docker就设置为中文了。

启动docker后首先点Accept，之后点continue那个不登陆，然后点右上角skip忽略。进入可以看到右下角的版本号，同时我们设置的界面也变成了中文。

安装完成后我们还需要修改一个设置，在docker设置，资源，高级中把磁盘镜像位置更改到其他地方，不然默认是C盘。

到现在Docker已经安装完成了。接下来需要安装dify了。

二、安装dify

1.下载项目首页 - dify:一个开源助手API和GPT的替代品。Dify.AI 是一个大型语言模型（LLM）应用开发平台。它整合了后端即服务（Backend as a Service）和LLMOps的概念，涵盖了构建生成性AI原生应用所需的核心技术栈，包括内置的RAG引擎。 - GitCode先下载dify文件到本地。

2.安装

解压缩后以管理员身份打开cmd，输入cd/d E:\DockerData\dify-main\docker,进入dify的docker文件夹，之前试过好多次cd都进不了文件夹，最后找到办法是得用dc/d进入。

在命令行中运行 copy .env.example .env，生成 .env 文件。

再运行docker compose up -d，此时，又报错了。。

解决办法，Docker中替换镜像源地址。具体办法是在docker设置中，找到Docker引擎，然后右边替换为：

{
"builder": {
"gc": {
"defaultKeepStorage": "20GB",
"enabled": true
}
},
"experimental": false,
"registry-mirrors": [
"https://docker.1ms.run",
"https://hub.rat.dev",
"https://docker.1panel.live",
"https://hub.rat.dev",
"https://proxy.1panel.live",
"https://ghcr.nju.edu.cn",
"https://docker.registry.cyou",
"https://dockercf.jsdelivr.fyi",
"https://docker.rainbond.cc",
"https://registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com",
"https://dockertest.jsdelivr.fyi",
"https://mirror.aliyuncs.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
"https://mirror.iscas.ac.cn",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://dockerproxy.com",
"https://docker.jsdelivr.fyi",
"https://docker-cf.registry.cyou"
]
}

耐心等待完成，若出现端口冲突（例如 Error response from daemon: Ports are not available），可通过以下方法解决：

方法一：关闭占用 80 端口的服务。

方法二：修改 .env 文件中端口号，将 NGINX_PORT=80 和 EXPOSE_NGINX_PORT=80 改为 81。

安装完成后打开浏览器本地输入http://localhost:80,80为你的端口，如果你修改为其他端口的话这里填你修改后的端口。我打开后又出现了问题。。。网页右上角报错“internal server error”。

解决办法：打开cmd命令输入ipconfig，找到WSL的IP地址，我的是172.30.48.1，然后打开dify下docker文件夹里的.env文件

搜索CONSOLE_API_URL=后边的地址改为WSL的地址加你的端口号，我的端口是80，所以没有填写，正常应该是http://172.30.48.1:80。同时我把下边那个SERVICE_API_URL、APP_API_URL、TIDB_API_URL、TIDB_IAM_API_URL也同样修改了，不知道会不会又问题，之后使用有问题再找解决办法把。

然后浏览器输入新的WSL的IP地址加端口，可以正常登录了。

Dify部署完成。

三、部署deepseek-r1

1.下载ollama

bing搜索ollama或打开Download Ollama on Windows官网下载ollama，找到下载界面右键复制下载链接，转到迅雷下载速度会快些，而且下载也可能会直接打不开。

下载完成后迅雷就可以卸载了，用不到了，哈哈，不过我还是保留了。感觉还挺有用。

2.安装ollama

双击安装文件即可打开ollama安装包，等待安装完成，我本来想是不是可以按照docker的安装方式把它安装到其他盘，发现不行，用这个命令"D:\Download\迅雷下载\OllamaSetup.exe" install --installation-dir="D:\AI\Ollama"安装后还是安装在C盘。

等待安装完成后，我们把C:\Users\'你的用户名称'文件夹下的.ollama文件夹拷贝到其他盘，这个文件夹是你放Deepseek大模型的地方，找一个地方大点的盘，我放到了E盘新建了一个ollamaModel的文件夹里。记住这个地址，一会儿会用到。

打开C:\Users\32921\AppData\Local\Programs这个文件夹，32921是改为你的用户名，一种办法是直接复制修改我的这个链接，另一种是在C:\Users\32921找不到AppData这个文件夹，你直接在浏览器后边输入或把显示隐藏文件打开，在Programs这个文件夹里把ollama这个文件夹剪切到其他盘，前提是先退出ollama。我复制到了D:\AI\文件夹下。

3.配置环境变量

上述步骤完成后，需要配置环境变量ollama才能再次使用并且大模型文件下载到其他盘。

① 直接在搜索栏搜索环境变量，然后打开

② 选择高级中的环境变量，找到path点击编辑。

因为我是新装的系统，也就两条信息，最下边这条信息就是我们一开始安装的ollama的地址，选择这一条信，然后点浏览新增修改为我们复制后的地址。

，

③ 之后还需要新增一个环境,点击新建，上边下边都可以，变量名OLLAMA_MODELS,变量只是我们刚刚复制的.ollama文件夹的位置。

④ 还需要建立一个环境变量，之前没有建立会连接不上ollama，新建一个名称为OLLAMA_HOSTDE,值为:11434。意思是好像是把ollama的11434端口映射到所有网段，不然会被防火墙限制。添加完成之后需要重启电脑。

4.下载deepseek模型

电脑重启后打开cmd，输入一下命令下载模型，根据自己电脑配置选择：

① ollama run deepseek-r1:1.5b

② ollama run deepseek-r1:7b

③ ollama run deepseek-r1:8b

④ ollama run deepseek-r1:14b

⑤ ollama run deepseek-r1:32b

后边同样的道理，就是把:后改称你要下载的模型大小就可以了。等待下载完成，下载后可以看一下你配置的模型的盘是不是增长了，而不是C盘增长，说明模型下载到其他盘了。

可以输入ollama list查看已经下载的模型。

下载的时候越往后下载速度越慢，可以Ctrl C退出后再次运行ollama run deepseek-r1:1.5b这个命令，他是保存之前的进度，然后从之前的进度开始下载，再次下载速度会增加。

ollama run这个命令是以后我们启动大模型的常用命令，大模型下载成功以后再次输入run命令就是启动大模型。当出现一下界面就表示大模型运行起来了，这里你可以跟它对话。把这个对话框最小化，记得不是关闭，关闭相当于关闭了大模型。

四、dify与ollama中的deepseek对接

1.启动docker和dify

之前的步骤我们重启了电脑 docker关闭了，我们找到docker快捷方式启动一下docker，等待启动后我们还是需要打开之前dify下载后解压出来的地方，以管理员身份打开cmd，输入cd/d E:\DockerData\dify-main\docker，这个是我存放的地址，运行docker compose up -d，等待启动。