ollama部署deepseek可视化

### 本地环境部署Ollama和DeepSeek #### 安装准备 为了顺利安装并使用Ollama以及在其上部署DeepSeek-R1模型，需确保计算机满足最低硬件需求。整个过程大约需要占用约10GB的磁盘空间[^2]。 #### 获取Ollama软件 前往官方网址下载适用于操作系统的最新版本Ollama客户端程序文件。对于Windows用户来说，则应选择对应平台的可执行文件或压缩包形式分发版。 #### 执行安装流程 以管理员身份启动PowerShell终端窗口，并利用`cd`指令更改当前目录到保存有刚才获取来的安装文件夹内[^3]： ```powershell cd C:\path\to\your\downloaded\folder ``` 接着按照提示完成图形界面引导式的设置向导或是静默模式下的自动化处理脚本调用——这取决于所选发行方式的具体实现细节。 #### 验证安装成功与否 一旦上述环节均无异常状况发生，在命令行工具里输入特定关键词来确认是否能够正常识别该应用程序及其关联组件的存在状态： ```bash ollama --version ``` 如果返回了有效的版本号信息则表明初步集成已经顺利完成[^1]。 #### 模型部署指南 ##### 下载预训练好的DeepSeek R1权重参数集 借助于内置管理器拉取远程仓库中的指定名称资源实例： ```bash ollama pull deepseek-r1 ``` 此动作会自动将选定的大规模自然语言理解框架加载入本地缓存区待命随时响应后续请求调用。 ##### 启动服务端口监听进程 激活后台守护线程以便接受来自外部网络连接尝试的同时开放API接口供第三方应用对接交互之用： ```bash ollama serve ``` 此时应当注意防火墙策略配置以免造成不必要的访问阻碍影响正常使用体验效果。 #### Web UI前端展示层构建 考虑到可视化操作界面能极大提升工作效率降低学习成本的优势特性，推荐采用基于浏览器渲染技术打造而成的OpenWebUI作为辅助开发调试利器之一。 ###### Python虚拟环境创建与依赖库安装 先决条件是预先安置好Python解释器之后再继续下面的操作步骤: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 这里假定项目根目录下存在名为`requirements.txt`的需求清单文档列出了所有必要的扩展模块列表项。 ###### Docker容器化封装方案备选项 另一种更为便捷高效的方法莫过于直接从镜像市场抓取预制成品加以运用从而省去了繁琐的手工定制工序： - **前提保障措施** 确保目标机器上面提前完成了Docker Engine套件的基础架构搭建作业以防万一出现兼容性冲突问题而无法继续推进计划安排内的各项任务进度条向前迈进的步伐。 - **实际执行命令序列** 依照官方指引手册上的说明依次键入如下所示的一系列控制台语句片段即可快速达成预期目的： ```dockerfile docker run -d \ --name=openwebui \ -p 7860:7860 \ -v /local/path/to/models:/models \ ghcr.io/.../open-webui:latest ``` 此处特别强调映射挂载卷的重要性因为它关系着能否正确读写持久化数据对象进而支撑起完整的业务逻辑链条运转机制得以顺畅运作起来而不至于中途夭折半途而废。 #### 常见疑难杂症排查建议 针对可能出现的一些棘手难题提供几个通用性的解决方案供大家参考借鉴： - 若遇到权限不足错误提醒时务必记得切换回超级管理模式重试一遍； - 对于因网络波动引起的超时中断现象可以适当延长等待时限或者更换更稳定的线路接入点再次发起同步企图直至取得圆满成果为止； - 如果发现某些功能缺失可能是由于缺少关键插件的缘故所以要仔细核对README.md里的附加条款遵照指示补充完整相应的内容板块才能让整体性能发挥得淋漓尽致不留遗憾之处。

### Windows 上部署 DeepSeek 模型 #### 准备工作 为了在 Windows 系统上顺利部署 DeepSeek 模型，需先准备好必要的开发环境。这包括但不限于 Docker 的安装与配置。 确保已按照官方文档中的指导完成了 Docker 的安装过程[^1]。对于 Windows 用户来说，推荐使用 Docker Desktop 来简化这一流程。安装完成后应验证 Docker 是否正常运作，可通过启动简单的容器测试其功能。 #### 获取并加载模型权重 下载所需的 DeepSeek R1 版本的模型文件，并将其放置于指定路径下以便后续操作。此步骤涉及从官方渠道获得合法授权后的模型参数文件，并遵循特定命名规则保存至本地磁盘中[^2]。 #### 配置运行环境 创建一个新的目录用于存放项目相关资源，接着初始化 Git 仓库（如果适用），克隆包含必要脚本和支持库在内的 GitHub 存储库。根据实际情况调整 `docker-compose.yml` 文件内的设置项来适配个人硬件条件以及网络状况。 ```yaml version: '3' services: deepseek: image: "deepseek/r1" ports: - "8080:8080" volumes: - ./models:/app/models ``` 上述 YAML 示例展示了如何定义一个名为 `deepseek` 的服务实例，映射主机端口到容器内部的服务监听地址；同时挂载了一个卷以共享宿主机器上的模型数据给容器访问[^4]。 #### 启动应用和服务 执行命令行指令启动由 Compose 描述的应用程序堆栈： ```bash docker-compose up -d ``` 这条语句会以前台模式异步地构建、(重新)创建、启动所列的所有服务单元。此时应当能够通过浏览器或其他 HTTP 客户端连接至 http://localhost:8080 地址查看正在运行的应用界面或调用 RESTful API 接口发起请求[^3]。 #### 使用 Web UI 进行交互 一旦确认服务器已经稳定提供在线支持，则可以通过集成好的图形化前端组件实现更加直观便捷的人机对话体验。具体而言就是利用 Open WebUI 工具包搭建起可视化的聊天窗口让用户轻松输入查询内容并与后台算法引擎互动交流。 #### 性能优化建议 考虑到实际应用场景可能存在的并发量较大等情况，在不影响业务逻辑的前提下适当调节某些关键参数有助于提升整体处理效能。比如增加 worker 数目、启用缓存机制等措施均能在一定程度上缓解压力提高响应速度。