本地部署 DeepSeek-R1：离线可用的步骤

这套教程讲什么

用很短的篇幅演示本地部署 DeepSeek-R1 的步骤：先看效果，再依次安装 Ollama、下载模型、装 Docker、装 Open WebUI，并演示切换不同模型版本。强调离线可用，偏快速上手清单，适合想在自己电脑上跑起模型的新手。

你会学到什么

• 安装 Ollama 并拉取 DeepSeek-R1 模型
• 用 Docker 部署 Open WebUI 作为对话界面
• 演示在界面里切换不同模型版本的方法

适合谁

适合想在自己电脑上离线跑大模型、暂时不想碰云 API，也不太熟悉容器与命令行但愿意照步骤操作的新手。

学习建议

按视频顺序装即可，先确认磁盘空间够放模型文件；跑通后再用 Open WebUI 试切一个小版本，感受速度与显存占用变化。

常见问题

本地跑大模型对硬件主要看什么？

最关键的是内存与显存容量，它决定能装下多大的模型与量化版本；其次是磁盘空间与内存带宽，影响加载速度和生成流畅度。新手建议从参数较小、量化过的版本起步，跑顺后再按机器条件逐步升级。

Ollama 和 Open WebUI 分别负责什么？

Ollama 负责在本机下载、管理并运行模型，提供底层推理服务；Open WebUI 是套在上面的网页对话界面，负责会话、模型切换与使用体验。二者分工是后端运行时加前端交互，通常配合容器一起部署。