保姆级教程:利用Ollama与Open-WebUI本地部署 DeedSeek-R1大模型

1. 安装Ollama

根据自己的系统下载Ollama,我的是Linux,所以我使用如下命令进行下载安装:

bash 复制代码
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 安装Open-WebUI

使用 Docker 的方式部署 open-webui ,使用gpu的话按照如下命令进行

bash 复制代码
sudo docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

官方的地址可能会出现网络问题,可以使用国内地址:

bash 复制代码
sudo docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always  registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/funet8/open-webui:cuda

但是我遇到了一个问题,如下

应该是和显卡有关。

需要安装nvidia-container-toolkit并配置docker以使用该工具包。

参考官网给出的指南:https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

bash 复制代码
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

如果你遇到了下面这个报错,你就在前面加个sudo重新运行一下,可能还需要覆盖一下历史配置,直接覆盖就行了。

接下来进行安装。

bash 复制代码
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

然后还需要编辑一下docker的配置文件令docker运行时连接到gpu

bash 复制代码
sudo vim /etc/docker/daemon.json

将下面这些添加进去

json 复制代码
{
  "default-runtime": "nvidia",
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}

重启docker

bash 复制代码
sudo systemctl restart docker

启动open-webui

bash 复制代码
sudo docker start open-webui

3. 部署DeepSeek-R1

通过在浏览器中输入 http://localhost:3000/ 进入到 open-webui 界面,然后注册一个管理员账号并登录,然后进入设置->管理员设置->外部连接,在 管理 Ollama API 连接 中配置,可以通过ip+端口连接ollama并加载模型。

但是可能会遇到无法连接到ollama的问题,可以进行以下修改以进行ollama环境的配置。

bash 复制代码
sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service

添加Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

然后重启

bash 复制代码
systemctl daemon-reload

systemctl restart ollama

systemctl stop ollama

systemctl start ollama

启动一个deepseek模型

bash 复制代码
ollama run deepseek-r1:8b

这一步其实打开了deepseek-r1大模型对话的终端界面,在这里也可以进行问答了.

不过通过open-webui可以打开图形化的对话界面,会更加舒适。

点击刷新符号验证是否连接到服务器

如果这里你无法连接成功,可以将URL改为你的ip+端口,端口号这里一般是11434。

现在就可以在对话界面进行使用了。

相关推荐
老金带你玩AI5 小时前
GPT-6.1 Terra上线:更便宜了,干活到底怎么样?
人工智能
会议咨询6 小时前
2027年电力电子、人工智能与大数据国际会议(PEABD 2027)
大数据·人工智能·电力电子
Jsundoku6 小时前
第五章 深度学习 -- 卷积神经网络
人工智能·深度学习·cnn
水如烟6 小时前
孤能子视角:SEP《人工智能的认识论》EIS读法·理解——理解幻觉与解压缩幻觉:同一缺口,两份报告
人工智能
冬奇Lab7 小时前
一天一个开源项目(第249篇):Hallmark —— 一个拒绝“AI 味”的设计 Skill,用 48 套材质主题和浏览器 Linter 约束编程助手
人工智能·开源·资讯
GlobalInfo7 小时前
全球包装检测用3D轮廓传感器市场调研:2026年规模预计达1.87亿美元,食品医药与电商物流需求推动增长
大数据·人工智能·3d
paopaokaka_luck7 小时前
流浪动物救助与收养系统(DeepSeek AI对话、 ECharts多维分析、救助流程衔接、领养与回访衔接、 捐赠确认与公示、志愿者协作)
java·前端·javascript·人工智能·mysql·echarts·推荐算法
AI视频工具指南7 小时前
怎么用AI写爱情短剧?
人工智能
Jsundoku7 小时前
第四章 深度学习 -- 训练技巧
人工智能·深度学习
HDU-Dade7 小时前
【校招笔试真题】简要介绍 Self-Attention 的前沿算法
人工智能·算法