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
中杯可乐多加冰7 分钟前
Amazon Bedrock 零门槛使用 DeepSeek-R1:在 Amazon Bedrock 上部署与调用的完整实践指南
amazon·deepseek
Mu先生Ai世界15 分钟前
AI 生成 3D 技术解析:驱动力、价值主张与核心挑战 (AI+3D 产品经理笔记 S2E01)
人工智能·游戏·3d·aigc·transformer·产品经理·vr
cxr82827 分钟前
微调灾情分析报告生成模型
人工智能·大语言模型·模型微调
ai大佬34 分钟前
我是如何用AI编程制作一个AI表情包生成的小程序
人工智能·小程序·ai编程·api中转·apikey
阿里云大数据AI技术43 分钟前
演讲实录:中小企业如何快速构建AI应用?
大数据·人工智能·云计算
悲喜自渡7211 小时前
pytorch & python常用指令
人工智能·pytorch·python
IT古董1 小时前
【漫话机器学习系列】229.特征缩放对梯度下降的影响(The Effect Of Feature Scaling Gradient Descent)
人工智能
凯子坚持 c1 小时前
Trae 宝藏功能实测:从 Mcp 搭建天气系统,到 AI 重塑 Excel 数据处理
java·人工智能·excel
龙萱坤诺1 小时前
图像生成新势力:GPT-Image-1 与 GPT-4o 在智创聚合 API 的较量
人工智能·深度学习·计算机视觉
新智元2 小时前
OpenAI 没说的秘密,Meta 全揭了?华人一作 GPT-4o 同款技术,爆打扩散王者
人工智能·openai