最近国产大模型DeepSeek特别火，以至于频繁出现反应迟缓甚至宕机的情况，和两年多之前ChatGPT的遭遇颇为相似。

万幸，DeepSeek是一个开源模型，我们大可以通过本地部署，在自己的终端上随时使用！接下来就教大家具体的操作：

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一、用Ollama下载模型
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首先我们需要安装Ollama，它可以在本地运行和管理大模型。

到Ollama官网 https://ollama.com，点击下载，然后选择适合自己系统的版本，这里选择Windows：

下载完成后点击安装，完成后安装窗口会自动关闭，你的系统托盘图标会出现一个常驻的Ollama标记：

接下来点击Ollama官网左上方的“Models”按钮，会列出支持的各种模型，目前最火的DeepSeek-R1排在显眼位置，点击进入主题页面：

进入这个界面后，点击下拉菜单，可以看到多个版本。我的主机是4090显卡24G显存，选择32b版本（数字越大，对显存要求越高）：

选择好模型之后，点击右侧这个按钮，复制指令，这里是：ollama run deepseek-r1:32b

在Windows搜索栏输入“cmd”回车，唤出命令行窗口：

黏贴运行刚才复制的命令，开始下载，32b模型容量大约19GB，请保持网络畅通：

下载完成之后，就可以和DeepSeek对话了：

但是在命令行窗口下对话，还是太抽象，我们需要一个美观的图文交互界面。

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二、安装Docker

因此要用到Docker这个容器化平台，先从官网 https://www.docker.com 下载，这里依然选择Windows版：

下载后安装，选项全默认即可：

安装完成需要重新启动Windows：

重启后需要同意Docker的条款，并注册你的账号：

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三、安装Open WebUI
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接下来到Open WebUI这个开源工具的代码页：

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

找到“If Ollama is on your computer, use this command”这一项，点击右边的按钮复制这个指令：

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

再次打开命令行窗口，黏贴刚才复制的命令，安装Open WebUI：

安装完成后，你会发现你的Docker界面里多了Open WebUI的条目。

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四、在图形化界面下运行DeepSeek

还记得之前装好的Ollama吗？你需要在命令行窗口里再次执行：ollama run deepseek-r1:32b

保持命令行窗口开启，然后点击Docker桌面端的这个位置：

首次使用，会打开一个网页，点击“开始使用”：

把你之前注册的账号名字密码填进去，登录：

这里点击“确认，开始使用”：

图形界面的DeepSeek-R1，准备就绪，随时待命！

32b的反应速度很快，因为是R1模型，所以有深度思考功能：

更棒的是，还可以通过Open WebUI自带的语音功能输入，避免打字。方法是点击右边的“呼叫”按钮：

DeepSeek会同时输出文字和语音，虽然是机器人腔调，但毕竟是官方也没有的功能！

Enjoy！

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如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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