Ollama 本地部署 DeepSeek 完全指南：macOS / Windows / Linux 三端安装 + GPU 配置 + API 调用

发布日期：2026-07-22 | 关键词：Ollama / DeepSeek / 本地部署 / LLM

Ollama 是目前最流行的本地大模型运行工具，GitHub 累计 176,741 Star，底层基于 Georgi Gerganov 的 llama.cpp 项目，支持 macOS、Windows、Linux 三端一键安装，三条命令即可在本地跑起 DeepSeek-R1。本文基于 Ollama 官方文档和模型库，完整覆盖三端安装流程、NVIDIA / AMD GPU 驱动配置、DeepSeek 各版本显存需求对照、REST API 调用，以及 Open WebUI 可视化界面搭建，适合零基础到有经验的开发者。

先看硬件：你的显卡能跑哪个版本？

DeepSeek 模型按参数量分多个档位，选错了要么跑不动，要么速度极慢。以下是 Ollama 官方模型库的实际文件大小与推荐配置：

模型版本	文件大小	上下文	推荐显存	适合场景
deepseek-r1:1.5b	1.1 GB	128K	4 GB+	入门体验，M 系列 Mac / 低端 PC
deepseek-r1:7b	4.7 GB	128K	8 GB+	日常使用首选
deepseek-r1:8b（latest）	5.2 GB	128K	8 GB+	当前默认版本（Qwen3-8B 蒸馏）
deepseek-r1:14b	9.0 GB	128K	16 GB+	效果更好，RTX 3080 / M2 Pro
deepseek-r1:32b	20 GB	128K	24 GB+	高质量推理，RTX 4090 / M3 Max
deepseek-r1:70b	43 GB	128K	多卡或 48 GB+	接近满血效果
deepseek-r1:671b	404 GB	160K	多卡服务器	完整模型

deepseek-v3:671b 同样需要 404 GB，需 Ollama v0.5.5+，适合服务器部署。

GPU 兼容性快速检查：

NVIDIA：计算能力 5.0+（GTX 750 Ti 及以上）、驱动版本 550+，RTX 20/30/40/50 全系支持
AMD：Linux 需 ROCm v7，支持 RX 6000/7000/9000 系列；Windows 仅支持 RX 7000 系列
Apple Silicon：M1 / M2 / M3 / M4 全系支持，统一内存直接当显存用，16 GB 内存可流畅跑 14b

macOS 安装

方法一：命令行（推荐）

bash 复制代码

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

方法二：图形界面安装

前往 ollama.com/download 下载 Ollama.dmg，拖入应用程序文件夹，双击启动。

安装完成后，菜单栏出现 Ollama 图标即代表服务已在后台运行（默认监听 localhost:11434）。

拉取并运行 DeepSeek-R1：

bash 复制代码

# 拉取默认版本（8b，5.2 GB）
ollama pull deepseek-r1

# 直接运行（自动下载+启动交互对话）
ollama run deepseek-r1

# 指定版本
ollama run deepseek-r1:14b

下载完成后，终端出现 >>> 提示符即可直接对话。输入 /bye 退出交互模式，模型仍在后台保持加载状态。

Windows 安装

方法一：PowerShell 一键安装

powershell 复制代码

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

方法二：图形界面安装

前往 ollama.com/download 下载 OllamaSetup.exe，双击安装，完成后系统托盘出现 Ollama 图标。

确认服务运行：

powershell 复制代码

# 检查服务状态
curl http://localhost:11434

# 拉取模型
ollama pull deepseek-r1

# 运行
ollama run deepseek-r1

多 GPU 配置（NVIDIA）：

如果有多张显卡，可以通过环境变量限制 Ollama 使用哪张：

powershell 复制代码

# 查看 GPU UUID
nvidia-smi -L

# 指定使用第一张卡（在系统环境变量中设置）
$env:CUDA_VISIBLE_DEVICES = "0"

Linux 安装

一键安装脚本：

bash 复制代码

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完成后 Ollama 会自动配置为 systemd 服务。

NVIDIA GPU 配置

bash 复制代码

# 验证 GPU 驱动（需要 550+）
nvidia-smi

# 确认驱动版本
nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader

如果驱动版本低于 550，前往 NVIDIA 官网下载最新驱动后重新运行安装脚本。

Linux 休眠唤醒后 GPU 丢失问题： 重新加载驱动模块：

bash 复制代码

sudo rmmod nvidia_uvm && sudo modprobe nvidia_uvm

AMD GPU 配置（ROCm v7）

bash 复制代码

# 安装 ROCm（参考 AMD 官方 amdgpu-install 工具）
# 安装完成后下载 Ollama ROCm 扩展
curl -fsSL https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64-rocm.tar.zst \
    | sudo tar x -C /usr

如果你的 AMD GPU 不在官方支持列表，可以尝试强制指定最近的 LLVM target，例如 RX 5400（gfx1034）可以尝试使用 gfx1030 的参数：

bash 复制代码

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION="10.3.0"

配置为 systemd 服务（生产环境推荐）

安装脚本已自动创建服务，手动管理命令：

bash 复制代码

# 查看服务状态
sudo systemctl status ollama

# 设置开机自启
sudo systemctl enable ollama

# 重启服务
sudo systemctl restart ollama

# 查看日志
journalctl -u ollama -f

自定义配置（如修改监听端口或开启远程访问）：

bash 复制代码

sudo systemctl edit ollama

在弹出编辑器中添加：

ini 复制代码

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

常用命令速查

bash 复制代码

# 查看已下载的模型
ollama list

# 删除模型
ollama rm deepseek-r1:7b

# 更新模型
ollama pull deepseek-r1

# 查看模型详情
ollama show deepseek-r1

# 后台运行服务（不启动终端 UI）
ollama serve

REST API 调用

Ollama 在本地 11434 端口提供完整的 REST API，兼容 OpenAI 接口格式：

bash 复制代码

# 基础对话
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}],
    "stream": false
  }'

Python 调用：

bash 复制代码

pip install ollama

python 复制代码

from ollama import chat

response = chat(
    model='deepseek-r1',
    messages=[{'role': 'user', 'content': '用 Python 写一个快速排序'}]
)
print(response.message.content)

JavaScript 调用：

bash 复制代码

npm i ollama

javascript 复制代码

import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
  model: 'deepseek-r1',
  messages: [{ role: 'user', content: '用 Python 写一个快速排序' }]
})
console.log(response.message.content)

本地资源不足时，也可以通过支持 OpenAI 兼容接口的云端服务补充------例如七牛云 AI 推理服务提供 DeepSeek 系列模型的 API 接入，只需将 base_url 替换即可，代码结构与本地调用完全一致。

搭一个可视化界面：Open WebUI

不想用命令行，可以用 Open WebUI，Docker 一条命令搞定：

bash 复制代码

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

浏览器打开 http://localhost:3000，在设置中将 Ollama API 地址填入 http://host.docker.internal:11434，即可在 Web 界面与本地 DeepSeek 对话。

常见问题

Q：ollama run 后模型下载很慢，能加速吗？

Ollama 模型托管在 Cloudflare，国内直连速度因网络环境差异较大。可以在 ollama pull 命令前设置代理：

bash 复制代码

export https_proxy=http://127.0.0.1:7890
ollama pull deepseek-r1

或者在局域网内搭一台已经下好模型的机器，通过 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 开启远程访问，其他机器直接用。

Q：CPU 能不能跑？

能，但很慢。Ollama 在没有 GPU 时自动回退 CPU 推理，7b 模型在 CPU 上大约每秒 3-8 个 token。1.5b 模型 CPU 体验相对可接受，14b 以上建议有 GPU 再运行。

Q：M 系列 Mac 怎么最大化利用统一内存？

Ollama 会自动调度 Apple Neural Engine + GPU，无需额外配置。M2 Pro（16 GB）跑 14b 问题不大；M3 Max（36 GB）可以流畅跑 32b。注意不要同时开其他内存占用大的应用。

Q：Ollama 更新后模型需要重新下载吗？

不需要，模型文件存储在独立路径（macOS/Linux：~/.ollama/models；Windows：C:\Users\<用户名>\.ollama\models），Ollama 版本更新不影响已下载的模型。

结语

Ollama 把本地大模型部署的门槛压到了极低------三端安装命令都在 1-2 行之内，DeepSeek-R1 的 8b 版本在任何有 8 GB 显存的机器上都能流畅运行。从 1.5b 到 671b，覆盖了从入门体验到生产部署的完整参数区间，MIT 协议可商用。

Ollama 官方 GitHub 最后更新于 2026 年 7 月，GPU 支持文档涵盖 NVIDIA RTX 50xx 最新架构和 AMD ROCm v7 全系支持，本文所有命令基于当前官方文档，建议定期访问 docs.ollama.com 获取最新信息。

延伸资源

Ollama 官网：ollama.com
DeepSeek-R1 模型库：ollama.com/library/deepseek-r1
Open WebUI：github.com/open-webui/open-webui
云端 DeepSeek API 接入：qiniu.com/ai/plan