本地部署 DeepSeek-R1：基于 Ollama 的完整安装教程（Windows）

Ai_easygo

335人浏览 · 2026-06-09 21:24:15

Ai_easygo · 2026-06-09 21:24:15 发布

前言

DeepSeek-R1 是深度求索（DeepSeek）发布的推理增强型大语言模型，在多项基准测试中表现优异。本文记录在 Windows 系统、无 GPU 环境下，通过 Ollama 框架完成本地部署的完整流程。

本文适合：

想在本地运行 LLM 但没有 GPU 的用户
对本地 AI 部署感兴趣的初学者
有隐私保护需求、不想使用云端 API 的用户

环境说明

项目	配置
操作系统	Windows 10/11
CPU	Intel i5（无独立显卡）
内存	8GB 及以上
硬盘空闲	10GB 以上
GPU	无（纯 CPU 推理）

注意：无 GPU 情况下可以正常运行，但推理速度较慢（约 1-5 tokens/s）。有 NVIDIA GPU 的用户 Ollama 会自动调用 CUDA 加速。

什么是 Ollama

Ollama 是一个开源的本地 LLM 运行框架，主要特点：

支持 macOS、Windows、Linux
提供统一的模型管理接口（类似 Docker 的镜像管理概念）
内置 REST API（默认监听 localhost:11434），可与第三方工具集成
模型仓库包含 DeepSeek、Llama、Qwen、Gemma 等主流开源模型

安装 Ollama

下载安装包

访问官网：Ollama

点击首页 Download 按钮，选择 Windows 版本下载 .exe 安装包。

执行安装

双击安装包，按提示完成安装（默认配置即可，无需修改路径）。

验证安装

打开 PowerShell（Win + R → 输入 powershell），执行：

powershell

复制

ollama --version

预期输出：

ollama version 0.x.x

若显示版本号，说明安装成功，Ollama 服务已在后台运行。

拉取 DeepSeek-R1 模型

模型版本对比

DeepSeek-R1 提供多种参数规格，根据硬件选择合适版本：

模型标签	参数量	模型大小	推荐内存	适用场景
`deepseek-r1:1.5b`	1.5B	~1GB	4GB	极低配置
`deepseek-r1:7b`	7B	~4GB	8GB	日常使用
`deepseek-r1:8b`	8B	~4.7GB	8GB	推荐
`deepseek-r1:14b`	14B	~8GB	16GB	较强推理
`deepseek-r1:32b`	32B	~19GB	32GB	高性能需求

执行拉取命令

powershell

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ollama pull deepseek-r1:8b

下载过程输出示例：

pulling manifest
pulling aabd4debf0c8... 100% ▕████████████████▏ 4.7 GB
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████▏ 387 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success

下载完成后模型文件默认存储在 C:\Users\<用户名>\.ollama\models\ 目录下。

运行与测试

启动交互式对话

powershell

复制

ollama run deepseek-r1:8b

输出：

>>> Send a message (/? for help)

在提示符后输入问题即可开始对话。

测试示例

>>> 用Python写一个计算斐波那契数列的函数

退出对话

在对话中输入 /bye 或按 Ctrl+D 退出。

API 调用（可选）

Ollama 默认提供 REST API，可通过以下方式调用：

powershell

复制

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-r1:8b",
  "prompt": "Hello, who are you?",
  "stream": false
}'

常见问题 FAQ

Q：下载完成后是否需要持续联网？

A：不需要。模型文件已下载到本地，推理过程完全离线运行。

Q：CPU 推理速度如何提升？

A：可以尝试使用更小的模型（如 deepseek-r1:1.5b 或 deepseek-r1:7b），或升级内存。有条件的话配置一块 NVIDIA 显卡效果最明显。

Q：如何列出已安装的模型？

powershell

复制

ollama list

Q：如何删除不用的模型释放硬盘空间？

powershell

复制

ollama rm deepseek-r1:8b

Q：Ollama 占用了哪个端口？

A：默认占用 11434 端口，可通过 OLLAMA_HOST 环境变量修改。

扩展：配置 Web UI

命令行交互对部分用户不够友好，推荐配合以下工具使用：

方案一：Page Assist（浏览器插件）

支持 Chrome/Firefox，安装后直接在浏览器侧边栏与本地模型对话，无需额外配置。

方案二：Open WebUI（本地 Web 服务）

功能更完整的 Web 界面，支持对话历史管理、多模型切换、RAG 知识库等高级功能。

部署命令（需要 Docker）：

bash

复制

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

总结

步骤	命令
安装 Ollama	官网下载 Windows 安装包
拉取模型	`ollama pull deepseek-r1:8b`
启动对话	`ollama run deepseek-r1:8b`
查看已有模型	`ollama list`
删除模型	`ollama rm <模型名>`
API 端口	`localhost:11434`