windows系统本地部署DeepSeek-R1全流程指南：Ollama+Docker+OpenWebUI

本文将手把手教您使用Ollama+Docker+OpenWebUI三件套在本地部署DeepSeek-R1大语言模型，实现私有化AI服务搭建。

一、环境准备

1.1 硬件要求

CPU：推荐Intel i7及以上（需支持AVX2指令集）

内存：最低16GB，推荐32GB+ （其实内存8GB也可以）

显卡：非必需，但使用NVIDIA GPU可加速（需CUDA 11.8+）

存储：至少20GB可用空间

1.2 系统要求

操作系统：Linux（Ubuntu 22.04推荐）/ Windows WSL2 / macOS 12+

Docker版本：24.0+

Python版本：3.10+

二、安装部署流程

2.1 下载安装ollama https://ollama.com/

Ollama 是一个用于运行和管理 AI 模型的开源平台，特别是在本地环境中使用 AI 模型。它旨在通过简化本地部署和管理 AI 模型的过程，使开发者能够更容易地在自己的机器上运行各种大型语言模型（LLMs）。

2.2检查ollama是否安装成功

cmd命令，然后输入ollama如果出现以下内容则表示ollama安装成功

ollama

2.3 根据自己的电脑情况选择模型，这里为了快速演示选择了一个最小的模型1.5b的，点击右边复制命令。

这里注意，如果下载速度变慢了可以ctrl+c停止后重新输入命令后回车，速度会变快

ollama run deepseek-r1:1.5b

2.4安装完成效果图

使用命令：到这里基本的就算完成了就可以使用了

ollama run deepseek-r1:1.5b

2.5现在来安装docker，这里我们后面会使用docker来安装openwebui

进入docker官网 https://www.docker.com/ 进行下载。这里根据自己的系统下载安装。

安装成功后输入命令,如果出现版本信息表示安装成功
docker --version

2.6拉取OpenWebUI镜像

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

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

2.7 拉取OpenWebUI可能遇到的一些问题的排查方式

1. 检查 Docker 镜像
   确保你已经成功拉取了 open-webui 镜像。你可以通过以下命令检查镜像是否存在：

docker images

如果你看到 ghcr.io/open-webui/open-webui:main 镜像列表中，那么说明镜像已经成功拉取

2. 查看日志（可选）

如果容器运行有问题，可以通过以下命令查看容器的日志：

docker logs open-webui

3. 停止和删除容器
   停止容器

docker stop open-webui

删除容器

docker rm open-webui

确认容器是否运行

首先确认容器已经成功启动。你可以使用以下命令查看容器的状态：

docker ps

2.8 最终效果图

如果关机后下次开机还想使用的话，需要打开docker desktop 即可。然后访问上次配置的地址。这里我配置的是localhost:3000即可通过openwebui来进行使用了。

数据持久化

检查当前 OpenWebUI 的部署方式

首先，确认你是如何部署 OpenWebUI 的。如果你是通过命令行使用 Docker 启动的 OpenWebUI，那么它很可能并没有配置持久化存储（例如数据挂载到本地目录）。

停止当前 OpenWebUI 容器

如果你已经通过 Docker 启动了 OpenWebUI，首先停止当前正在运行的容器：

docker ps  # 查看正在运行的容器
docker stop <容器ID或容器名称>  # 停止当前的 OpenWebUI 容器
docker rm <容器ID或容器名称>  # 删除容器

创建一个 docker-compose.yml 文件 。这里我是放在D盘的

创建一个专门的目录用于管理 OpenWebUI 容器。

假设你在用户目录下创建一个新目录：openweui

然后在该目录下创建 docker-compose.yml 文件：

配置 docker-compose.yml 文件

version: '3'
services:
  openwebui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main  # 使用最新的 OpenWebUI 镜像
    container_name: openwebui
    ports:
      - "3000:3000"  # 将容器的3000端口映射到本地的3000端口
    environment:
      - PORT=3000  # 配置 OpenWebUI 启动时监听的端口
    volumes:
      - ./data:/app/data  # 将本地的 ./data 文件夹挂载到容器的 /app/data 文件夹
    restart: always  # 容器异常退出时自动重启

这将 OpenWebUI 配置为通过 localhost:3000 进行访问。

同时，容器内部的 /app/data 目录会挂载到本地的 ./data 目录，确保数据持久化存储。

启动 OpenWebUI 容器

在创建并保存好 docker-compose.yml 文件后，运行以下命令来启动 OpenWebUI 容器：

docker-compose up -d

访问 OpenWebUI

容器启动后，你可以通过浏览器访问 http://localhost:3000 来查看 OpenWebUI 是否正常运行。

验证数据是否持久化

在容器运行一段时间后，尝试在 OpenWebUI 中进行一些操作（例如上传文件或保存数据），然后停止容器并重启。检查本地的 ./data 目录，确保数据文件保存到本地磁盘。

docker-compose down  # 停止并删除容器
docker-compose up -d  # 重新启动容器

重新访问 localhost:3000，确认数据是否仍然存在。

总结

通过 docker-compose 配置 OpenWebUI，确保数据存储在本地。

使用 volumes 将容器内的 /app/data 目录挂载到本地的 ./data 目录，以保证数据持久化。

通过 localhost:3000 访问 OpenWebUI，并在容器重启后验证数据是否丢失。

这样，你就能够在本地通过 Docker 部署 OpenWebUI 并保持数据的持久化了。