DeepSeek团队最新发布的 DeepSeek-R1 模型在 GitHub 上迅速获得了超过4000个星标，引起了广泛关注。

这款模型不仅性能卓越，而且开源且支持商业使用，为AI开发者提供了新的选择。本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek-R1模型。

一、准备工作

使用 Ollama 进行本地部署。

Ollama是一个轻量级的工具，可以帮助你在本地快速部署和运行大语言模型。

要安装Ollama，前往Ollama官网 https://www.ollama.com/ 下载适用于你操作系统的安装程序，并按照提示完成安装。

当前最轻量级的是1.5b，只要 1.1G 的空间就可以安装，不同量级所需要的空间不同，可以根据自己机器配置下拉选择：

二、正式安装

使用 Ollama 作为本地运行 DeepSeek-R1 的主干。

首先使用终端（macOS/Linux）安装 Ollama：

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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

然后通过 Ollama 下载 DeepSeek-R1。选择适合你机器的提炼模型。deepseek-r1:671b 具有完整的 R1 功能，但是对服务器的要求自然也高。

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# Default 7B model (4.7GB - ideal for consumer GPUs)
ollama run deepseek-r1

# Larger 70B model (requires 24GB+ VRAM)
ollama run deepseek-r1:70b

# Actual DeepSeek-R1 (requires 336GB+ VRAM for 4-bit quantization) 
ollama run deepseek-r1:671b

设置 Open Web UI（私有接口）。确保你的机器上安装了 docker，然后通过在终端上运行来安装 Open Web UI：

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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

访问 http://localhost:3000 并选择 deepseek-r1:latest。所有数据都保留在你的机器上，没有云跟踪或数据泄露。