🌟 引言

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，本地化部署开源模型已成为开发者和研究者的核心需求。本文将详细介绍在 Windows 11 环境下，基于 Ollama 框架 部署 DeepSeek-R1 模型，并集成 Open WebUI 可视化交互界面 的全流程技术方案。

📋 软件版本

软件名称	版本号	说明
Windows 11	23H2	操作系统
Ollama	0.5.11	模型部署框架
Anaconda	2024.10	Python 环境管理工具
Open WebUI	0.5.20	可视化交互界面

一、Ollama 部署 DeepSeek-R1 模型

1.1 安装 Ollama 框架

• 访问 Ollama官网下载 Windows 安装包

• 双击运行安装程序，注意勾选 “Add to PATH” 选项

• 验证安装，打开 PowerShell，执行以下命令：

  ollama --version

  若显示版本号，则表明 Ollama 安装成功。

1.2 部署 DeepSeek-R1 模型

注：本文以部署 DeepSeek-R1:7B 模型为例，关于该模型的其他版本，部署方式类似

• 拉取模型文件（约占 14GB 存储空间）

  ollama pull deepseek-r1:7b

• 启动模型服务

  ollama run deepseek-r1:7b

💡 验证部署：在终端输入测试指令，若返回符合预期的文本输出，则部署成功。

二、配置Anaconda环境

2.1 安装Anaconda

• 访问Anaconda官网下载Python 3.12版本

• 双击运行安装程序，注意勾选 “Add to PATH” 选项

• 验证安装，打开 Anaconda PowerShell Prompt，执行以下命令：

  conda --version

  若显示版本号，则表明 Anaconda 安装成功。

2.2 创建虚拟环境

• 创建 Python 3.12 虚拟环境

  conda create -n deepseek python=3.12 -y

  📌 参数说明：

  参数	说明
  -n deepseek	指定虚拟环境名称为 deepseek
  python=3.12	设定 Python 版本为 3.12
  -y	自动确认安装，无需手动干预

• 激活虚拟环境 

  conda activate deepseek

激活后，命令行提示符将显示（deepseek）前缀。 

三、集成 Open WebUI 可视化界面

3.1 安装 Open WebUI

pip install open-webui

3.2 启动服务

open-webui serve

注意事项：

• 若未运行科学上网工具，可能因需从 Hugging Face 下载模型而报错（国内访问速度较慢）。
• 解决方案：提前下载模型文件并解压到指定路径。

💡 离线加速配置

1. 下载模型压缩包（博主已提前打包，📦 压缩包已置顶）
2. 解压到指定目录：

   C:\Users\Your Name\.cache\huggingface\hub
   

   ⚠️ 请将 Your Name 替换为当前 Windows 用户名。

3.3 可视化交互

• 打开浏览器访问：http://localhost:8080/
• 选择 deepseek-r1:7b 模型开始对话

3.4 断网离线配置

若需离线运行，可进行以下操作。

1. 点击左下角 设置 -> 管理员设置 -> 外部连接
2. 关闭 OpenAI API
3. 在 管理 Ollama API 连接 处输入 http://127.0.0.1:11434
4. 保存配置
5. 在系统环境变量中添加 OLLAMA_HOST：127.0.0.1:11434
6. 完成上述步骤后即可断网离线运行

 ✨ 总结

本文通过以下步骤完成本地化部署：

1. 安装 Ollama 并部署 DeepSeek-R1:7B 模型
2. 配置 Python 虚拟环境
3. 集成可视化交互界面
4. 实现离线运行

通过该方案，开发者可快速构建私有 LLM 服务，为 AI 应用开发提供坚实底座。

📢 扩展建议

• 模型优化：通过 ollama build 自定义模型参数
• 性能监控：使用 ollama status 查看资源占用
• 多模型管理：通过 Ollama Hub 探索更多开源模型

如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言交流！ 🚀