Ollama安装

Ollama官方：https://ollama.com

Ollama 是一个轻量级的 AI 推理框架，支持本地运行 LLM（大型语言模型）。首先，下载并安装 Ollama。

直接官网下载安装也可以：https://ollama.com/download

# brew安装ollama
brew install --cask ollama

# 检查Ollama是否安装成功，成功会显示版本号
ollama --version

下载Deepseek模型

下载 DeepSeek-R1 模型

模型下载地址：https://ollama.ai/library/deepseek-r1

根据电脑配置选择模型

# 该命令会自动下载 DeepSeek-R1 1.5B 版本的模型，并存储在本地。
ollama pull deepseek-r1:1.5b

# 该命令会自动下载 DeepSeek-R1 1.5B 版本的模型，并直接本地运行。
ollama run deepseek-r1:1.5b

本地运行 DeepSeek-R1

执行后，终端会进入交互模式，可以直接输入文本与模型进行对话。

# 查看已下载的模型
ollama list

# 运行模型
ollama run deepseek-r1:1.5b

通过 Open-WebUI 运行

使用 Web 界面交互模型，可以安装 Open-WebUI。该工具提供了一个用户友好的 Web 前端，使得 DeepSeek-R1 更加易用。

克隆 Open-WebUI 仓库

git clone git@github.com:open-webui/open-webui.git

先安装好 Docker ,然后启动 Open-WebUI 容器

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
#停止容器
docker stop open-webui

#删除容器
docker rm open-webui

#删除存储数据
docker volume rm open-webui

  • -p 3000:8080：将容器的 8080 端口映射到本机 3000 端口；

  • --add-host=host.docker.internal:host-gateway：允许容器访问宿主机网络；

  • -v open-webui:/app/backend/data：挂载数据存储目录，保存容器的状态和数据。

  • --restart always：确保容器在重启后自动运行；

  • ghcr.io/open-webui/open-webui:main：拉取 Open-WebUI 的最新版本镜像。

运行容器后，访问 http://localhost:3000 即可访问 Open-WebUI。