DeepSeek本地化部署（MAC）

DeepSeek-R1本地化部署

在 Mac 上使用 Ollama 运行 DeepSeek-R1，并通过 Open-WebUI 提供 Web 端访问。

1. 安装 Ollama

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。

# 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，如：ollama version is 0.5.7
ollama --version

2. 下载模型

下载 DeepSeek-R1 模型
模型下载地址：https://ollama.ai/library/deepseek-r1

# 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
#其他版本的模型
ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:7b

3. 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

启动 Open-WebUI 容器

#mac安装docker,安装完成后应用程序中会有docker程序，点击即可启动
brew install --cask --appdir=/Applications docker
#启动docker
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。