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title: Docker部署DeepSeek-R1本地大模型
published: 2025-02-08
tags: [Docker, 教程]
category: 教程
draft: false
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### 前言

使用`docker`部署`OpenUI + Ollama` + `DeepSeek-R1:7B`，通过浏览器访问`OpenUI`进行交互。部署完成后可以离线使用`DeepSeek-R1`大模型。

`Ollama`的`DeepSeek-R1`大模型官网：https://ollama.com/library/deepseek-r1:7b



- 1.5B：CPU最低4核，内存8GB+，若GPU加速可选4GB+显存，适合低资源设备部署等场景。

- 7B：CPU 8核以上，内存16GB+，硬盘8GB+，显卡推荐8GB+显存，可用于本地开发测试等场景。

- 8B：硬件需求与7B相近略高，适合需更高精度的轻量级任务。

- 14B：CPU 12核以上，内存32GB+，硬盘15GB+，显卡16GB+显存，可用于企业级复杂任务等场景。

- 32B：CPU 16核以上，内存64GB+，硬盘30GB+，显卡24GB+显存，适合高精度专业领域任务等场景。

- 70B：CPU 32核以上，内存128GB+，硬盘70GB+，显卡需多卡并行，适合科研机构等进行高复杂度生成任务等场景。



### 部署教程
`open-webui`镜像大小：8 GB

`docker-compose.yml`配置示例
```
services:
  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
    container_name: open-webui
    ports:
      - "3000:8080"
    volumes:
      - ./ollama:/root/.ollama
      - ./open-webui:/app/backend/data
    restart: always
```

国内网络环境可以使用南京大学 ghcr 镜像加速`ghcr.nju.edu.cn`

容器内安装`DeepSeek-R1 7b`模型：
```
docker exec -it open-webui sh
```
```
ollama run deepseek-r1:7b
```

部署完成后浏览器访问`3000`端口使用web面板进行对话，如果需要域名访问反代一下即可。


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#### 如果有GPU服务器可以使用如下命令
```
docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all \
  -v ./ollama:/root/.ollama \
  -v ./open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
```

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### 电脑本地安装ollama

1. 官方地址：https://ollama.com

2. 下载对应的系统版本

3. 安装完成后打开电脑终端

4. 查看版本
```
ollama --version
```

5. 下载并运行 deepseek-r1:7b 模型
```
ollama run deepseek-r1:7b
```

6. 可以在终端对话使用

7. 也可以部署`open-webui`访问并使用本地`ollama`
```
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -e OLLAMA_API_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v ./open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```

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#### ollama api 调用示例 POST 请求

```
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-r1:7b",
  "prompt": "你是什么模型?"
}'
```
API 会返回生成的结果，通常是 JSON 格式