前言
DeepSeek是一款开源的智能搜索引擎，能够通过深度学习技术提高搜索的智能化水平。如果你正在寻找一种方式来将DeepSeek部署在本地环境中，Ollama是一个非常方便的工具，它允许你在本地快速部署并管理各种基于AI的模型。
在本篇博客中，我们将一步一步地指导你如何使用Ollama工具在本地环境中部署DeepSeek模型。
本地部署是指将AI模型部署在用户自己的本地设备上，直接处理数据和任务，无需依赖云端服务器。
这种方式可以确保数据隐私和安全，适合对数据敏感性要求高的场景。
一、Ollama
Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。只需一行命令就可以启动模型。
1.1 下载Ollama
Ollama下载地址
选择对应操作系统进行下载.exe文件，这里以Windows为例：
1.2 安装Ollama
点击Install一键安装
安装完成后，查看Ollama版本，执行命令：ollama -v 或 ollama --version
查看下载的模型列表，执行命令：ollama list
1.3 常用命令
查看已部署的大模型：ollama list
查看正在运行中的大模型：ollama ps
部署或者运行一个大模型：ollama run <model_name>
停止在运行的大模型：ollama stop <model_name>
1.4 修改环境配置
模型存放地址默认在C:\Users\用户名\.ollama\models，若下载模型过多，会导致C盘存储不够用，建议修改
新建环境变量，OLLAMA_MODELS
新建环境变量，OLLAMA_HOST，默认端口为11434端口，若有端口冲突，自行修改【可选】
新建环境变量，OLLAMA_ORIGINS，【可选】
修改环境变量后，需要重启Ollama
找到Ollama小羊驼图标，右键 Quit Ollama
搜索找到Ollama，以管理员身份运行
重启后，黑窗口执行ollama -v检查一下是否启动成功
浏览器查看一下API服务：127.0.0.1:11434
若配置了OLLAMA_HOST，可在黑窗口执行ipconfig命令，查看本机IP，通过本机IP访问API服务
若连接不上，则自行检查环境变量，确保无误
二、下载DeepSeek R1模型
https://ollama.com/library/deepseek-r1
访问Ollama官网，点击左上角的Models按钮，找到DeepSeek R1模型
在黑窗口运行，下载模型，需要耐心等待
三、下载可视化界面 - Open WebUI
3.1 下载Chrome浏览器的插件 Page Assist【推荐】
在Chrome浏览器，点击竖着的… > 扩展程序 > 访问 Chrome 浏览器应用商店 > 搜索
下载完成后，快捷键 Ctrl + Shift + L 即可打开可视化页面【前提：先启动Ollama服务】
点击设置修改语言
选择模型
即可进行对话
3.2 使用python安装
亲测有效：史上最简单open-webui安装方式!!! ，但有点卡顿
3.3 使用docker安装
该方法最为繁琐，不推荐，但UI要美观些
github源码地址：https://github.com/open-webui/open-webui
找到Installation with Default Configuration
如果 Ollama 在您的计算机上
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
如果 Ollama 位于其他服务器上，请使用以下命令：
要连接到另一台服务器上的 Ollama，请将OLLAMA_BASE_URL更改为服务器的 URL：
docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.2.6:11434 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
这里我Ollama 位于其他服务器上，使用第二个命令
注意：访问不到，记得开放端口，参考Linux-开启端口
初次登录，注册一个账号，该账号默认为管理员
点击头像 > 设置 > 管理员设置
点击外部连接 > 设置Ollama API连接
选择一个模型，即可开始对话
总结
通过本地部署 DeepSeek R1，我们可以将 AI 模型和搜索引擎直接运行在自己的设备上，从而有效保护数据隐私和安全。在部署过程中，Ollama 提供了简单易用的工具，支持快速下载和管理模型，极大地简化了本地部署的流程。然而，值得注意的是，这种方式需要一定的硬件支持，并且部署过程中可能会涉及到科学上网和配置相关问题。
尽管本地部署可能会比较繁琐，但它的优势在于：
数据安全：通过本地环境运行 AI 模型，用户的数据不会暴露给云端服务，确保数据隐私。灵活控制：用户可以自由管理模型、调整配置、优化性能。离线使用：无需依赖外部服务，能够在没有网络的情况下使用模型。
对于需要高效且可定制的本地智能搜索引擎，DeepSeek R1 + Ollama + Open-WebUI 无疑是一个值得尝试的解决方案。
博主也在摸索阶段，有问题及时欢迎讨论！
