DeepSeek大语言模型部署指南：从基础认知到本地实现

目录

一、DeepSeek简介：开源领域的新兴力量

[1.1 公司背景与发展历程](#1.1 公司背景与发展历程)

[1.2 核心产品DeepSeek-R1的技术特点](#1.2 核心产品DeepSeek-R1的技术特点)

[1.3 行业影响与伦理挑战](#1.3 行业影响与伦理挑战)

二、官方资源获取：全面掌握DeepSeek生态

[2.1 官方网站与API服务](#2.1 官方网站与API服务)

[2.2 开源代码库资源](#2.2 开源代码库资源)

[2.3 模型部署工具Ollama简介](#2.3 模型部署工具Ollama简介)

三、部署准备工作：搭建基础环境

[3.1 Ollama环境搭建详解](#3.1 Ollama环境搭建详解)

[3.1.1 获取安装包](#3.1.1 获取安装包)

[3.1.2 安装过程要点](#3.1.2 安装过程要点)

[3.1.3 Ollama的架构与工作原理](#3.1.3 Ollama的架构与工作原理)

[3.2 安装流程图示](#3.2 安装流程图示)

[3.3 安装验证与基础配置](#3.3 安装验证与基础配置)

[3.3.1 图形界面验证](#3.3.1 图形界面验证)

[3.3.2 命令行验证](#3.3.2 命令行验证)

[3.2.3 基础运行测试](#3.2.3 基础运行测试)

四、硬件配置需求分析：从入门到高端

[4.1 核心硬件组件详解](#4.1 核心硬件组件详解)

[4.1.1 GPU：LLM部署的核心引擎](#4.1.1 GPU：LLM部署的核心引擎)

[4.1.2 CPU：系统协调与前处理支持](#4.1.2 CPU：系统协调与前处理支持)

[4.1.3 内存：模型工作空间与数据缓冲](#4.1.3 内存：模型工作空间与数据缓冲)

[4.1.4 存储系统：模型加载与数据读写](#4.1.4 存储系统：模型加载与数据读写)

[4.2 辅助硬件与系统稳定性](#4.2 辅助硬件与系统稳定性)

[4.2.1 散热系统：性能稳定的守护者](#4.2.1 散热系统：性能稳定的守护者)

[4.2.2 电磁屏蔽与电源管理](#4.2.2 电磁屏蔽与电源管理)

[4.2.3 网络基础设施](#4.2.3 网络基础设施)

[4.3 不同规模模型的配置要求与应用场景](#4.3 不同规模模型的配置要求与应用场景)

[4.3.1 入门级：DeepSeek-R1-1.5B](#4.3.1 入门级：DeepSeek-R1-1.5B)

[4.3.2 中端方案：DeepSeek-R1-7B/8B](#4.3.2 中端方案：DeepSeek-R1-7B/8B)

[4.3.3 专业级选择：DeepSeek-R1-14B](#4.3.3 专业级选择：DeepSeek-R1-14B)

[4.3.4 高端研究配置：DeepSeek-R1-32B](#4.3.4 高端研究配置：DeepSeek-R1-32B)

[4.3.5 顶级研究平台：DeepSeek-R1-70B](#4.3.5 顶级研究平台：DeepSeek-R1-70B)

五、环境配置流程：构建完整运行平台

5.1模型下载

[5.1.1 官网查看模型信息](#5.1.1 官网查看模型信息)

[5.1.2 运行命令](#5.1.2 运行命令)

[5.2 Miniconda安装与环境管理](#5.2 Miniconda安装与环境管理)

[5.2.1 为什么选择Miniconda？](#5.2.1 为什么选择Miniconda？)

[5.2.2 安装流程详解](#5.2.2 安装流程详解)

[5.2.3 Windows安装步骤（图示）](#5.2.3 Windows安装步骤（图示）)

[5.2.4 环境配置与优化](#5.2.4 环境配置与优化)

[5.2 Open-WebUI界面配置：可视化交互平台](#5.2 Open-WebUI界面配置：可视化交互平台)

[5.2.1 Open-WebUI的价值与功能](#5.2.1 Open-WebUI的价值与功能)

[5.2.2 环境准备与安装流程](#5.2.2 环境准备与安装流程)

[5.2.3 启动与访问配置](#5.2.3 启动与访问配置)

[5.2.4 高级配置与性能优化](#5.2.4 高级配置与性能优化)

[5.2.5 界面功能与使用技巧](#5.2.5 界面功能与使用技巧)

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导读：在人工智能加速发展的今天，开源大模型已成为技术民主化的重要力量。本文全面介绍了中国AI新秀DeepSeek（深度求索）及其旗舰产品DeepSeek-R1的本地化部署方案。作为一款训练成本仅为GPT-4的6%却拥有相当性能的开源大模型，DeepSeek-R1为开发者和研究人员提供了极具价值的AI实践平台。

本指南将带您从零开始，详细解析从环境准备到模型部署的完整流程，包括Ollama工具的安装配置、不同规模模型的硬件需求分析（从入门级1.5B到顶级70B）以及Open-WebUI界面的搭建。您是否好奇一款高性能大模型如何在家用硬件上平稳运行？或者如何以最优的硬件配置运行32B以上的大模型？

一、DeepSeek简介：开源领域的新兴力量

1.1 公司背景与发展历程

DeepSeek（深度求索）是中国人工智能领域的一颗新星，总部位于浙江省杭州市。公司成立于2023年7月17日，由前阿里巴巴资深研究员梁文峰创立并担任首席执行官。作为中国AI领域的新兴公司，DeepSeek代表了国内自主研发大语言模型的重要力量，填补了开源大模型领域的部分空白。

在人工智能快速发展的背景下，DeepSeek的出现正值全球对大语言模型的研发与应用进入白热化阶段。公司成立伊始就聚焦于开源大语言模型的研发，希望能够降低AI技术的使用门槛，推动技术的民主化进程。

1.2 核心产品DeepSeek-R1的技术特点

DeepSeek的首个旗舰产品是开源大型语言模型"DeepSeek-R1"。这款模型具有以下几个突出特点：

• 卓越性能：DeepSeek-R1在多项评测中表现出与OpenAI的GPT-4相当的能力，特别是在文本理解、生成和推理等方面。
• 成本突破：最引人注目的是，DeepSeek-R1的训练成本仅约600万美元，相比OpenAI的GPT-4高达1亿美元的训练成本，实现了约94%的成本降低。这一成本优势源自团队在模型架构设计、训练策略优化以及计算资源调度方面的创新。
• 全面开源：不同于许多闭源模型，DeepSeek-R1采用完全开源策略，开发者可以自由使用、查看、修改其代码，并基于其进行二次开发。这种开源策略促进了AI技术的传播与创新。
• 多参数规模系列：DeepSeek-R1提供从1.5B到70B等多种不同参数规模的模型版本，适应不同的应用场景和硬件条件。
• 中英双语能力：相比部分仅专注于英文的开源模型，DeepSeek-R1在中文处理能力上有着明显优势，能更好地服务中文用户群体。

1.3 行业影响与伦理挑战

尽管DeepSeek带来了技术创新和开源价值，但其发展也面临着一系列挑战：

• 隐私安全问题：与所有大语言模型一样，DeepSeek-R1在处理用户数据时涉及到隐私保护问题。尤其是当模型被用于处理敏感信息时，数据安全成为重要考量。
• 信息控制与伦理边界：开源模型可能被用于生成虚假信息或不当内容，如何在开放与控制之间取得平衡是一个难题。
• 监管合规压力：随着全球对AI技术监管的加强，DeepSeek面临着来自多国的监管审查，需要在技术创新与合规要求之间寻找平衡点。
• 技术竞争与持续创新：面对Google、OpenAI等巨头和其他开源项目的竞争，DeepSeek需要持续创新才能保持竞争力。

二、官方资源获取：全面掌握DeepSeek生态

2.1 官方网站与API服务

DeepSeek官方网站（DeepSeek | 深度求索）是获取最新信息和服务的主要渠道。在官网上，用户可以：

• 了解DeepSeek的最新技术进展和产品更新
• 访问在线演示体验DeepSeek模型的能力
• 查询API文档和使用指南
• 获取商业合作与技术支持信息

对于开发者而言，官网提供的API接口是快速集成DeepSeek能力的便捷方式，尤其适合那些不具备本地部署条件的用户。

2.2 开源代码库资源

DeepSeek的GitHub仓库（https://github.com/deepseek-ai/）是开发者最重要的技术资源中心，包含：

• 完整的模型架构代码
• 预训练与微调脚本
• 模型权重下载链接
• 详细的技术文档和部署指南
• 社区贡献的扩展与应用案例

通过这些开源资源，开发者可以深入理解模型内部工作原理，根据自身需求进行定制化开发，甚至参与到模型的改进过程中。

2.3 模型部署工具Ollama简介

Ollama（Ollama）是一款专为大语言模型本地部署设计的工具平台，成为DeepSeek模型本地运行的理想选择。作为本指南推荐的部署工具，Ollama具备以下优势：

• 隐私保护：所有数据处理均在本地完成，不需上传到云端，有效保护用户隐私与数据安全
• 简易操作：提供简洁的命令行和图形界面工具，大幅降低部署难度
• 多模型兼容：除DeepSeek外，还支持Llama、Mistral等多种开源大语言模型，便于横向对比与切换
• 跨平台支持：完全兼容Windows、Linux和macOS等主流操作系统
• 开源免费：Ollama本身也是开源项目，用户可以免费使用并根据需要进行修改

Ollama的出现解决了大语言模型本地部署的技术门槛问题，使个人用户和中小企业也能轻松体验先进的AI技术。

三、部署准备工作：搭建基础环境

3.1 Ollama环境搭建详解

在开始DeepSeek模型的部署前，我们首先需要安装Ollama工具。Ollama的安装过程相对简单，但需要注意一些关键步骤：

3.1.1 获取安装包

从Ollama官方网站（Download Ollama on macOS）下载适合您操作系统的安装包。Ollama提供Windows、macOS和Linux三个主要平台的安装版本。对于中国用户，可能需要考虑使用代理或镜像站点以提高下载速度。

3.1.2 安装过程要点

Windows用户：

• 下载.exe安装文件后双击运行
• 按照安装向导完成安装，建议保留默认安装路径
• 安装完成后会自动启动Ollama服务

macOS用户：

• 下载.dmg文件后双击打开
• 将Ollama拖动到Applications文件夹
• 首次运行时需要授权开发者验证

3.1.3 Ollama的架构与工作原理

了解Ollama的工作原理有助于更好地使用和排障：

1. 轻量级服务架构：Ollama采用客户端-服务器架构，安装后会在后台运行一个轻量级服务
2. 模型管理机制：使用统一的模型库管理不同的大语言模型，支持按需下载和加载
3. 硬件资源调度：智能识别系统可用的CPU和GPU资源，自动进行最优分配
4. API接口设计：提供RESTful API，方便与其他应用程序集成

3.2 安装流程图示

安

3.3 安装验证与基础配置

成功安装Ollama后，需要进行一系列验证与配置，确保系统正常运行：

3.3.1 图形界面验证

安装完成后，Ollama会在系统托盘区显示一个"羊驼"图标。这表明Ollama服务已经在后台启动。点击该图标可以查看基本状态和进行简单操作。

3.3.2 命令行验证

打开命令提示符（Windows）或终端（macOS/Linux），输入以下命令验证Ollama安装是否成功：

ollama -v

如果安装正确，将会显示当前Ollama的版本信息，如 ollama version 0.1.14。

3.2.3 基础运行测试

为确保Ollama能够正常加载模型，可以尝试运行一个小型测试模型：

ollama run tinyllama

这将下载并运行一个极小的模型，验证Ollama的基本功能是否正常。如果能够成功启动模型并进行简单对话，说明Ollama环境已经准备就绪。

四、硬件配置需求分析：从入门到高端

4.1 核心硬件组件详解

成功运行DeepSeek模型需要合适的硬件支持，不同组件对模型性能的影响各不相同。以下是对各核心硬件的深入解析：

4.1.1 GPU：LLM部署的核心引擎

工作原理：GPU的并行计算架构使其特别适合处理大语言模型中的矩阵运算，能够同时处理成千上万个计算任务。

选择标准：

• 显存容量：运行DeepSeek-R1-32B及更大模型需要至少24GB显存，理想情况下应选择48GB或更高
• 计算性能：Tensor Core支持可大幅提高模型推理速度，NVIDIA的A100/H100或AMD的MI系列是专业选择
• 接口带宽：PCIe 4.0或更高版本提供更快的数据传输速率，减少瓶颈

常见误区：许多用户错误地认为游戏显卡（如RTX系列）足以应对任何AI任务。事实上，虽然RTX 4090等高端游戏显卡可以运行中小规模模型，但对于70B等大型模型，仍需要专业计算卡或多卡并行。

4.1.2 CPU：系统协调与前处理支持

虽然大语言模型的主要计算发生在GPU上，但强大的CPU依然不可或缺：

关键作用：

• 协调系统各组件间的数据流动
• 处理模型的前处理与后处理任务
• 管理GPU资源分配和并行计算
• 执行非神经网络部分的常规计算

推荐配置：

• 多核心处理器（16核以上理想）
• 高缓存容量（36MB以上L3缓存）
• 支持AVX-512等先进指令集
• 英特尔第12代以上或AMD锐龙7000系列处理器

4.1.3 内存：模型工作空间与数据缓冲

容量需求：内存容量直接限制可处理的上下文长度和批处理大小。对于DeepSeek模型：

• 64GB是基本配置（适用于7B-14B模型）
• 128GB推荐配置（适用于32B模型）
• 256GB及以上理想配置（适用于70B及多模型并行）

性能指标：除容量外，内存频率和时序也会影响整体性能：

• DDR5比DDR4提供约25%的带宽提升
• 双通道或四通道配置可显著提高数据传输效率

4.1.4 存储系统：模型加载与数据读写

分层存储策略：

• 高速缓存层：NVMe PCIe 4.0 SSD（读写速度>7000MB/s）用于模型加载和活跃数据存取
• 容量存储层：大容量SATA SSD或HDD用于存储模型文件和训练数据集

最低需求：

• 至少1TB总存储空间
• 系统分区应使用高速SSD
• 单个模型文件最大可达70GB（70B模型版本）

4.2 辅助硬件与系统稳定性

除了核心计算组件，以下辅助系统对于长期稳定运行DeepSeek模型同样重要：

4.2.1 散热系统：性能稳定的守护者

挑战：大语言模型在推理过程中会持续产生大量热量，特别是在高负载状态下。

解决方案：

• 水冷系统：对于高端GPU（如A100/H100或多GPU配置），闭环或定制水冷系统能提供最佳散热效果
• 风冷优化：确保机箱具备良好的空气流动路径，前部进气、后部排气
• 温度监控：实时监控系统温度，设置自动降频或警报机制

专业建议：计算密集型工作负载应考虑数据中心级别的散热设计，包括适当的机架间距和冷通道/热通道分离。

4.2.2 电磁屏蔽与电源管理

电磁干扰影响：高性能计算设备会产生显著的电磁干扰，影响系统稳定性和组件寿命。

解决方案：

• 选择具有良好电磁屏蔽的机箱和组件
• 使用带有EMI过滤器的高质量电源线
• 避免将敏感设备放在计算主机附近

电源规划：

• 为高端GPU配置选择1200W以上高效率电源
• 使用UPS（不间断电源）预防突然断电和电源波动
• 考虑电源线路专业级接地以提高稳定性

4.2.3 网络基础设施

对于需要远程访问或多设备协同工作的部署环境：

• 内部网络：使用万兆以太网实现本地高速数据传输
• 外部连接：稳定可靠的互联网连接用于模型更新和远程管理
• 网络存储：考虑使用NAS（网络附加存储）用于模型文件的集中管理和共享

4.3 不同规模模型的配置要求与应用场景

以下是各种规模DeepSeek模型的具体硬件要求和最适合的应用场景，帮助读者根据自身需求选择合适的配置：

4.3.1 入门级：DeepSeek-R1-1.5B

硬件配置：

• CPU：4核处理器（如Intel Core i5或AMD Ryzen 5）
• 内存：8GB DDR4
• 存储：至少3GB可用空间
• GPU：非必需，可使用CPU推理；若使用GPU，4GB显存足够（如GTX 1650）

适用场景：

• 初学者试验与学习大语言模型基本原理
• 资源受限设备（如树莓派、旧款笔记本）上的轻量级部署
• 简单的文本生成和基础问答系统
• 嵌入式设备和物联网应用中的语言处理组件

性能预期：响应速度适中，适合处理简短对话和基础任务，但在复杂推理和专业领域表现有限。

4.3.2 中端方案：DeepSeek-R1-7B/8B

硬件配置：

• CPU：8核及以上处理器（推荐Intel Core i7或AMD Ryzen 7）
• 内存：16GB DDR4（推荐32GB）
• 存储：至少8GB可用SSD空间
• GPU：推荐8GB显存（如RTX 3070/4060）

适用场景：

• 中小型企业的本地开发和测试环境
• 中等复杂度的自然语言处理任务（文本摘要、内容生成、翻译）
• 多领域知识问答系统
• 需要在普通开发工作站上运行的应用

性能特点：

• 基础创意写作能力较强
• 代码生成和理解功能适合一般开发场景
• 平衡了性能和资源消耗的中间方案

4.3.3 专业级选择：DeepSeek-R1-14B

硬件配置：

• CPU：12核及以上高性能处理器
• 内存：32GB（推荐64GB）
• 存储：至少15GB高速SSD
• GPU：推荐16GB显存（如RTX 3090/4090、NVIDIA A5000）

适用场景：

• 企业级复杂任务（合同分析、报告自动生成）
• 专业领域知识服务（如技术咨询、产品支持）
• 长文本理解与生成（论文写作辅助、内容创作）
• 需要较高质量输出的商业应用

特点分析：

• 相比7B模型，在逻辑推理和上下文理解方面有明显提升
• 能够处理更复杂的语言结构和专业术语
• 推理速度和资源消耗达到较为平衡的状态

4.3.4 高端研究配置：DeepSeek-R1-32B

硬件配置：

• CPU：16核以上服务器级处理器（如AMD EPYC或Intel Xeon）
• 内存：64GB（推荐128GB）
• 存储：至少30GB NVMe SSD
• GPU：推荐48GB及以上显存（如NVIDIA A100、多卡并行）

适用场景：

• 高精度专业领域应用（医疗诊断辅助、法律文档分析）
• 复杂多轮对话系统（如高级虚拟助手）
• 创意内容生成（文学创作、脚本撰写）
• 学术研究和企业研发环境

核心优势：

• 语义理解深度和知识覆盖面接近人类专家水平
• 上下文处理能力强，能维持长对话的一致性
• 在专业领域问题上的回答质量和准确度高

4.3.5 顶级研究平台：DeepSeek-R1-70B

硬件配置：

• CPU：32核以上服务器级处理器
• 内存：128GB起步（推荐256GB）
• 存储：至少70GB高速存储，推荐RAID配置
• GPU：需要至少96GB显存（如多卡并行，2×A100 80GB或4×RTX 4090）

适用场景：

• 科研机构和大型企业的尖端研究
• 金融预测和大规模数据分析
• 需要接近GPT-4水平的任务
• 多模态应用的语言处理组件

五、环境配置流程：构建完整运行平台

5.1模型下载

5.1.1 官网查看模型信息

在ollama官网，选择deepseek-r1

此处可以下载7b的模型文件，模型较小下载快，容易看到效果，各位可以参考4.3章节选择合适的模型文件来体验。

5.1.2 运行命令

14b

ollama run deepseek-r1:14b

32b

ollama run deepseek-r1:32b

查看已安装列表

ollama list

移除大模型

ollama rm deepseek-r1:70b

5.2 Miniconda安装与环境管理

Miniconda作为Python环境管理工具，在DeepSeek模型部署中发挥着基础性作用。下面详细解析其安装配置流程和最佳实践：

5.2.1 为什么选择Miniconda？

Miniconda在大语言模型部署中的价值远超过简单的Python包管理工具：

• 依赖隔离：创建独立的Python环境，避免不同项目间的依赖冲突。这一点对于DeepSeek尤为重要，因为它可能依赖特定版本的PyTorch、transformers等库。
• 版本精确控制：能够精确指定每个依赖包的版本，确保模型在不同环境中行为一致。例如，某些特性可能仅在特定版本的CUDA或PyTorch中可用。
• 资源优化：相比完整的Anaconda，Miniconda仅包含必要组件，节省磁盘空间和内存占用，为模型运行保留更多资源。
• 可复制部署：通过environment.yml文件，可以在不同机器上精确复制相同的运行环境，确保部署一致性。
• CUDA工具链整合：简化GPU加速环境配置，自动解决CUDA、cuDNN等与PyTorch的兼容性问题。

5.2.2 安装流程详解

获取安装包 ： 从清华大学开源镜像站下载适合您系统的Miniconda安装包： Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

Windows系统安装步骤：

1. 下载.exe安装文件后双击运行
2. 阅读并接受许可协议
3. 选择"Just Me"（推荐）或"All Users"
4. 选择安装位置（建议默认路径）
5. 重要：勾选"Add Miniconda3 to my PATH environment variable"，确保可以从命令行直接使用conda命令
6. 安装完成后，打开命令提示符，输入conda --version验证安装

macOS系统安装步骤：

1. 下载.pkg安装文件后双击运行
2. 按照安装向导完成安装
3. 安装完成后，打开终端，输入conda --version验证安装

Linux系统安装步骤：

1. 下载.sh脚本文件
2. 打开终端，进入下载目录
3. 执行chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh赋予执行权限
4. 运行./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh开始安装
5. 按提示操作，并在询问是否将conda添加到PATH时选择"yes"
6. 安装完成后，关闭并重新打开终端，输入conda --version验证安装

5.2.3 Windows安装步骤（图示）

可以全部选项都勾选上，这样可以直接通过cmd命令窗口使用conda

5.2.4 环境配置与优化

配置国内镜像源： 为提高下载速度，建议配置国内镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

创建专用环境： 为DeepSeek创建独立环境，避免与其他项目冲突：

conda create -n deepseek python=3.10

激活环境： 使用以下命令激活刚创建的环境：

conda activate deepseek

环境管理常用命令：

• 查看已创建的环境：conda env list
• 删除不需要的环境：conda env remove -n 环境名称
• 导出环境配置：conda env export > environment.yml
• 从配置文件创建环境：conda env create -f environment.yml

5.2 Open-WebUI界面配置：可视化交互平台

Open-WebUI是一个为大语言模型提供图形化交互界面的开源工具，极大简化了与DeepSeek模型的交互过程。以下是其详细配置流程和使用指南：

5.2.1 Open-WebUI的价值与功能

核心价值：

• 提供直观的图形化界面，无需记忆复杂命令
• 支持多会话管理和历史记录保存
• 提供丰富的提示词模板和参数调整选项
• 支持多模型切换和比较功能
• 内置文件上传和知识库构建能力

技术架构：Open-WebUI采用前后端分离设计，前端使用React框架，后端基于Python的FastAPI，与Ollama通过API进行通信，保证了界面响应迅速和功能扩展的灵活性。

5.2.2 环境准备与安装流程

创建专用工作区：

conda create -n open-webui python=3.11

验证创建是否成功

conda info -e

激活工作区：

conda activate open-webui

配置PyPI镜像源： 使用国内镜像源加速包下载：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装Open-WebUI：

pip install open-webui

安装过程中会自动解决依赖关系，包括必要的Web框架和接口组件。

5.2.3 启动与访问配置

启动服务：

open-webui serve

首次启动时，服务会自动完成初始化配置，包括创建配置文件和数据库。

访问界面： 在浏览器中打开以下地址：

http://localhost:8080/

首次配置：

1.创建管理员账户（设置用户名和密码）

2.连接到本地Ollama服务

5.2.4 高级配置与性能优化

自定义端口： 如果默认端口被占用，可以指定其他端口：

open-webui serve --port 8088

允许远程访问： 默认情况下，Open-WebUI只允许本机访问。要启用远程访问：

open-webui serve --host 0.0.0.0

提高并发能力： 对于多用户场景，可以增加工作进程数：

open-webui serve --workers 4

持久化运行： 在生产环境中，可以使用nohup或systemd确保服务在后台持续运行：

nohup open-webui serve > webui.log 2>&1 &

5.2.5 界面功能与使用技巧

多模型切换： Open-WebUI可以同时连接多个已安装的模型，通过界面右上角的下拉菜单轻松切换不同模型。

参数调整： 通过设置面板可以调整模型的各项参数：

• Temperature（温度）：控制输出的随机性
• Top P：控制词汇选择的多样性
• Max Tokens：限制生成文本的最大长度
• Context Window：控制模型可见的上下文窗口大小

提示词模板： 内置多种提示词模板，帮助用户快速构建有效的提示，如：

• 角色扮演模板
• 代码生成模板
• 内容创作