开年来Deepseek热度飙升。

博主计划出一期关于Deepseek的专题文章，以实际操作的第一视角来讲解docker+dify+ollama+deepseek系列应用。一是在本地的电脑或服务器上部署自己的大模型和知识库。二是将AI对自然语言理解、推理能力和知识库的标准化的能力接入到我们自己应用系统。

喜欢动手的小伙伴们欢迎点赞关注，如有疑问欢迎在评论区留言或联系博主。

第一步：部署基础环境

访问Docker官方网站 https://www.docker.com/

进入软件下载界面。

根据自己电脑操作系统选择下载安装包，我电脑是windows系统，因此下载Windows的（Docker Desktop 是 Docker 在 Windows 10  操作系统上的官方安装方式，这个方法依然属于先在虚拟机中安装 Linux 然后再安装 Docker 的方法）。

安装 Hyper-V

Hyper-V 是微软开发的虚拟机，类似于 VMWare 或 VirtualBox，仅适用于 Windows 10。这是 Docker Desktop for Windows 所使用的虚拟机。

这个虚拟机一旦启用，QEMU、VirtualBox 或 VMWare Workstation 15 及以下版本将无法使用！如果你必须在电脑上使用其他虚拟机（例如开发 Android 应用必须使用的模拟器），请不要使用 Hyper-V。

开启 Hyper-V，进入系统控制面板>程序>启用或关闭Windows功

能。

选中Hyper-V，启用。

也可以通过命令来启用 Hyper-V ，请右键开始菜单并以管理员身份运行 PowerShell，执行以下命令：

Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All

安装 Docker Desktop for Windows。

运行下载的安装包，一路 Next，点击 Finish 完成安装。

安装完成后，Docker 会自动启动。通知栏上会出现个小鲸鱼的图标，这表示 Docker 正在运行。

如果启动中遇到因 WSL 2 导致错误，请安装 WSL 2。

安装之后，可以打开 PowerShell 并运行以下命令检测是否运行成功：

docker run hello-world

在成功运行之后应该会出现以下信息：

Docker 镜像加速。

国内从 DockerHub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。

目前国内 Docker 镜像源出现了一些问题，基本不能用了，后期能用我再更新下。

对于使用 Windows 10 的系统，在系统右下角托盘 Docker 图标内右键菜单选择 Settings，打开配置窗口后左侧导航菜单选择 Daemon。在 Registrymirrors 一栏中填写加速器地址 https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/ ，之后点击 Apply 保存后 Docker 就会重启并应用配置的镜像地址了。

第二步： 安装dify

登录网址 https://github.com/langgenius/dify，点击Dnowload ZIP。下载到本地并解压。注意: 在本地的保存路径尽量不要有中文字符。

windows进入powershell(不是CMD)。进入dify解压包下面的docker目录，分别执行下面两条命令

cp .env.example .env
docker -compose up -d

docker会拉取dify进行下载

大概时间20分钟左右。下载完成

重启docker 桌面软件，在containers中能看到docker的这个image，表示Dify下载成功。Status显示Running表示正在运行。

第三步： 本地化部署deepseek

这里我们通过ollama进行DeepSeek本地部署。

登录官网：https://ollama.com/

点击Download进行下载。然后选择Windows版本，安装包有700多M。下载速度不是很稳定。下载速度慢的可以加我v，给网盘链接。

下载完后，点击安装。
注意：ollama默认安装到C盘。

安装完成后，打开命令终端

然后运行命令

ollama -v

出现如下的界面表示ollama安装成功。

在ollama官网上选择Models，找到deepseek点击进去。

deepseek-r1有1.5b,7b,8b,14b,32b,70b,671b的选择

何评估自己电脑能跑哪个模型呢，每个版本需要的显存大小都在右边有显示

我电脑GPU内存是16GB，我选择的是14b版本。

点击按钮进行命令复制

在命令终端中运行命令

ollama run deepseek-r1:14b

等待下载安装完成，就可以本地和deepseek进行对话了

同时在ollama中搜索bge-m3。点击进入后复制命令，在命令窗口中执行复制的命令进行下载。

第三步： dify配置大模型

访问http://localhost/signin
来到dify的登录界面进行登录

在模型供应商中找到ollama，点击添加大模型

基础URL填 http://host.docker.internal:11434（ollama部署地址）,模型名称输入刚刚安装的“deepseek-r1:14b”，其他的都不变，点击保存。

基础URL填 http://host.docker.internal:11434（ollama部署地址）,模型名称输入刚刚安装的“bge-m3”，其他的都不变，点击保存。

这里可以看到我已经添加的两个模型了。

第四步： 搭建知识库

进入Dify的主界面，点击知识库。创建新的知识库，上传文档，点击下一步。

知识库的配置可以采用默认的，预览块可以右侧查看文本分段清洗情况，拖到最下面点击保存并处理。

会进行知识库的创建，显示“嵌入已完成”，代表知识库导入创建完成。

第五步： 应用创建

在工作室中创建空白应用

在聊天界面中点击添加上下文，也就是你创建的知识库。

在右边的对话框中输入，大模型会根据知识库进行查询。在最后的界面中能看到引用自刚才创建的知识库文件。

调试差不多了，点击右上角发布。

点击运行。

完成。

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