【DeepSeek简介】
近段时间，你耳边听到的，除了“过年”以外，还有一个火遍全球的词，没错了，就是“DeepSeek”！
DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（成立于2023年7月17日）研发的推理模型，该模型采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。2025年1月20日，DeepSeek正式发布 DeepSeek-R1 模型，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。2025年1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。同日，苹果中国区应用商店免费榜显示，DeepSeek成为中国区第一。
【Ollama简介】
Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。
【open-webui简介】
open-webui 是一款可扩展的、功能丰富的用户友好型自托管 Web 界面，旨在完全离线运行。它支持包括 Ollama 和与 OpenAI 兼容的 API 在内的多种 LLM 运行器。
【部署教程】
1、打开群晖的套件中心，先安装好Container Manager；
2、打开群晖控制面板，终端机和SNMP，在“启动SSH功能”处打勾，并设置好端口号，应用；
3、在电脑上打开SSH工具（本教程使用MobaXterm），填写群晖的IP地址，SSH端口，群晖管理员账号，输入管理员密码登录；
4、输入 sudo -i 回车，再次输入管理员密码回车，进入root状态下；
5、复制以下脚本到ssh下运行（如果想使用），安装ollama（如果报错Error Get "https://registry-1.docker.io/v2"的，请参考《本教程》设置docker加速镜像）；
docker run --name ollama -d \
--restart always \
--net=host \
-p '11434:11434' \
ollama/ollama:latest
6、返回群晖Container Manager，容器，看到ollama容器已经在运行中，点击ollama；
7、点：操作，打开终端机；
8、点新增旁边的倒三角符号，通过命令启动；
9、根据自己实际情况选择安装的模型（每个模型的使用说明和硬件要求看本教程文末），本教程安装的是1.5B的模型，如果你想安装别的模型，可以把命令中的1.5b换成你想安装的模型名称（字母用小写）；
ollama run deepseek-r1:1.5b
10、安装中，请耐心等待；
11、当看到有显示 success 的时候，表示该模型已经安装成功，此时可以用命令行来使用了，但是这样操作不方便，我们还需要装一个图形界面；
12、打开群晖file station，在非中文、没有特殊符号的文件夹中，建立一个名称为open-webui的子文件夹，在open-webui的文件夹点右键，属性；
13、位置这里显示的路径，复制到记事本粘贴备用；
14、复制以下命令到记事本中，把命令中的192.168.1.245改成你的群晖IP地址，把命令中的/volume1/docker/open-webui改成上一步骤复制的路径，安装open-webui；
docker run --name open-webui -d \
--restart always \
--net=bridge \
-p '11435:8080' \
-e OLLAMA_BASE_URL="http://192.168.1.245:11434" \
-v /volume1/docker/open-webui:/app/backend/data \
ghcr.io/open-webui/open-webui:main
15、在浏览器打开http://群晖的IP:11435，点开始使用（如果还没显示的话可能是容器还没启动好，耐心等待一会再打开）；
16、输入名称、邮箱、密码，设置登录open-webui的管理员账号；
17、点：确认，开始使用！
18、由于本教程只安装了deepseek-r1:1.5b，默认就是deepseek-r1:1.5b，如果你装有多个模型的，点下拉列表可以切换模型；
19、测试一下，可以正常使用（由于春节期间deepseek受到美国黑客的攻击，也有可能会遇到有时访问不太正常的，那就另外换个时间再打开吧）；
【Docker compose方式安装的脚本】
version: '3.8'
services:
ollama:
image: ollama/ollama:latest
container_name: ollama
restart: always
networks:
- bridge
ports:
- '11434:11434'
open-webui:
image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
container_name: open-webui
restart: always
networks:
- bridge
ports:
- '11435:8080'
environment:
- OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.1.245:11434 #把192.168.1.245换成你的群晖IP地址
volumes:
- /volume1/docker/open-webui:/app/backend/data #把/volume1/docker/open-webui换成你的实际路径
networks:
bridge:
driver: bridge【DeepSeek-R1各版本的使用说明和硬件要求】 ❤1.5B — 针对边缘设备上的快速推理进行优化的轻量级版本。 ❤7B — 适用于通用推理任务的平衡模型。 ❤8B — 更高的准确性和更好的上下文理解。 ❤14B — 推理和解决问题的能力得到提高。 ❤32B — 更强的逻辑分析和更精细的逐步输出。 ❤70B — 适用于高级人工智能驱动应用程序的高端版本。 ❤671B — 专家混合 (MoE) 模型，每个令牌激活 370 亿个参数，以实现最先进的推理性能。如果你的硬件配置不佳，也可以去白嫖腾讯云8核心CPU+32G内存+NVIDIA Tesla T4 16G显存的Ollama服务器搭建DeepSeek-R1大语言模型，具体操作请阅读【此教程】。
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