大家好，我是R哥。
虽然 DeepSeek 官方提供了可视化聊天界面，但稳定性实在太差了，动不动就服务繁忙，根本没办法正常使用。另外，对于一些对数据隐私、实时性能要求较高的场景，本地部署也是不可避免的选择。
那么，如何本地部署 DeepSeek R1 的模型？
本篇，开干！
相关阅读：
如何部署 DeepSeek-R1？
推荐使用 ollama 部署，方便快捷。
打开 ollama 官网，下载并安装 ollama 应用程序：
https://ollama.com/download
常用命令：
| 命令 | 说明 |
|---|---|
serve | 启动 Ollama |
create | 创建模型 |
show | 显示模型信息 |
run | 运行模型 |
stop | 停止正在运行的模型 |
pull | 拉取模型 |
push | 推送模型 |
list | 列出所有模型 |
ps | 列出正在运行的模型 |
cp | 复制模型 |
rm | 删除模型 |
在 ollama 官网找到 deepseek-r1 模型：
如部署 14b 蒸馏版，先下载 ollama 后，再运行以下命令：
ollama run deepseek-r1:14b
部署在本地运行就是快，和它聊天哗哗出结果。
Open WebUI
在控制台和大模型圣诞不是很方便，推荐使用 open-webui，可以更方便、友好地和大模型互动。
open-webui 是一个开源的 AI Web 用户界面项目，它提供一个友好的用户界面，方便用户通过 Web 浏览器与 AI 模型进行交互，支持运行和管理各种深度学习模型，比如 GPT、LLaMA、Bloom 等。
官网和开源地址：
安装 Open WebUI：
pip install open-webui
运行 Open WebUI：
open-webui serve [--port XXXX]
默认为 8080 端口，可以通过 --port 来指定自定义端口。
访问 Open WebUI：
http://localhost:8080
点击开始使用，首次进入需要创建一个管理员账号：
创建管理员账号后，就进入聊天界面了，左上角可以选择 Ollama 正在运行的模型：
这样一个 DeepSeek 本地部署 + 可视化界面搭建就完成了，你还可以把它部署到云上，然后绑定自己的域名，这样其他设备也能访问本地部署版的 DeepSeek 了。
未完待续，公众号持续分享「DeepSeek」及 AI 实战干货，关注「AI技术宅」公众号和我一起学 AI。
最后，如果你还没用过 DeepSeek，清华大学出的《DeepSeek 从入门到精通》推荐你好好看看吧，质量非常高，从原理到应用实践，写得非常好。
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