Docker环境下DeepSeek和Open WebUI服务部署教程

江湖有缘

优质创作者: 运维技术领域

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2025-03-15 23:46:20

Docker环境下DeepSeek和Open WebUI服务部署教程

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deepseek Open-WebUI github官网ZIP包自行下载地址：https://github.com/open-webui/open-webui/archive/refs/heads/main.zip Ollama与Open WebUI结合，可以提供更丰富的交互体验。也可使用支持Ollama的webUI，如 AnythingLLM、Dify、Open-WebUI 等。 Open-WebUI：定位纯聊天界面，支持多模型集成，你可以把它当做一个能“轻松切换模型、马上对话”的 Web 面板，如果只是想单纯体验 Ollama 的生成效果，Open-WebUI 是最方便的。Open web是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管AI平台，旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行程序。 AnythingLLM：更专注于文档知识库与问答场景，自带向量检索管理，可“多文档整合”，接入 Ollama 后实现本地化问答。 Dify：功能多元，适合对话流管理、插件化扩展、团队协同等复杂需求。只要能在其后台正确配置 Ollama 地址，即可灵活调用。

资源下载链接为： https://pan.xunlei.com/s/VOYv6HkuS9JDqlcvXPKQkcu2A1?pwd=mpj7 DeepSeek R1-Web UI-Docker 项目借助 Ollama 与 Web UI，搭建了基于 Docker 的运行环境，用于部署 DeepSeek 模型。需具备 Docker 环境，且了解 Docker 编写基础。感谢 Ollama 与 Open Web UI 提供的支持。

离线部署大模型：ollama+deepseek+open-webui安装使用方法及常见问题解决.pdf

内容概要：本文介绍了DeepSeek模型在不同平台上部署的方法。首先阐述了基于Ollama的本地部署，包括Ollama的安装、模型拉取以及交互模式的使用。接着讲解了DeepSeek在移动设备（iOS和Android）上的部署细节：iPhone需要通过Safari安装快捷指令，配置API Key并通过快捷指令测试运行；Android则借助Termux安装必要组件，并手动搭建Ollama环境以加载和测试模型。最后详细叙述了基于Open WebUI部署的方式，涉及Ollama、Docker Desktop及Open WebUI的安装流程及其之间的配合使用来最终达成模型的成功部署。适用人群：面向有兴趣了解或者实际操作DeepSeek模型跨平台部署的技术开发者、研究人员以及AI爱好者。使用场景及目标：适用于希望利用DeepSeek模型快速构建本地化应用程序、开展实验研究的用户；具体目标为掌握DeepSeek模型在桌面系统（如Linux、macOS、Windows）、iOS和Android智能手机以及云端WebUI界面上的不同部署手段和技术。其他说明：对于每种类型的部署都提供了详细的步骤指导，旨在帮助使用者顺利完成所需工具和环境的安装，并确保模型能够正常工作。文中给出的具体链接和命令行脚本，有助于降低初次接触者的上手难度，提升部署效率和成功率。此外，还强调了一些重要的配置注意事项，例如正确输入API key以及对Ollama的初始化检查等。

内容概要：本文主要介绍了在 Mac OS 上部署本地 deepseek 和 Open WebUI 界面的方法。对于 deepseek 的部署，借助 Ollama 平台进行，该平台提供多种预训练模型并支持定制与微调，具有简便的 API 和优化的性能。具体步骤包括从官网获取 ollama 安装包，在终端执行特定命令来连接 ollama、下载所需模型并进行初步测试。关于 Open WebUI 的安装，则是先从 docker 官网下载安装包，之后利用终端拉取镜像并启动容器，最后通过浏览器指定地址访问界面并创建本地管理员账户。; 适合人群：有一定计算机操作基础，对人工智能模型应用感兴趣的用户，尤其是 Mac 用户。; 使用场景及目标：①为希望在本地环境中运行 deepseek 模型的用户提供指导；②帮助用户搭建 Open WebUI 界面以直观管理模型。; 其他说明：文中提及的操作均基于特定硬件配置（如 M2+16G），对于不同配置可能需要调整模型版本大小。此外，文中提供了详细的命令行指令，确保用户能够顺利完成部署。

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