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# DeepSeek：高性能开源大语言模型部署指南

> 一文教你如何本地部署 DeepSeek + WebUI，搭建专属 AI 助手

![](https://r2.xmsex.net/2025/03/fa44aba2f749f9348f68013b42ebb3ac.png)

DeepSeek 作为具备多轮推理能力的开源大语言模型，以**高性能、低成本、易部署**的特性成为智能应用开发的理想基座。它的先进算法架构和"反思链"能力，让 AI 对话交互效果几乎已经追平 OpenAI 旗下的 o1 模型。更关键的是，它是开源的，每个人都可以拥有更智能与自然的 AI 大模型！

这意味着你完全可以在自己的服务器环境上部署 DeepSeek 服务，在对话过程中无惧隐私泄露的风险，你的数据你说了算。对于有进一步开发能力的用户，你还可以为它添加文件分析（RAG 功能）、在线搜索以及工具使用能力。

本文将为你完整介绍如何在 Google Cloud 购买服务器、DeepSeek 服务、部署 LM Studio 软件，帮助你快速搭建出专属的 AI 助手。

## 前置准备

* VPS / GPU Server

**硬件环境：**

* CPU >= 2 Core

* 显存/RAM ≥ 16 GiB（推荐）

**软件环境：**

* Docker

* Ollama

## 1. 购买服务器资源

访问 GCP，选择 Compute Engine 服务。

选择内存 ≥ 16GB 的服务器配置。建议安装 Ubuntu 操作系统。

为了避免在后续安装应用时可能面临的访问异常，建议打开服务器的防火墙。轻点 **"VPC 网络" → 防火墙 → "添加防火墙规则"**。

* **目标**：网络中的所有实例

* **来源 IPv4 范围**，填写 0.0.0.0/0

* **协议和端口**，选择 TCP 连接，端口范围填写 1000-20000。端口是服务器中常见的一个概念，ollama 将默认占用 11434 端口的服务，后续将 AI 应用分享给他人时，需确保端口可以被公网访问。

最后点击 "创建"。

## 2. 安装 Docker 以及 Ollama

Docker 是一个便捷的容器拉取平台，你可以将它理解为 Linux 服务器中的 App Store，它会帮助我们非常便捷的管理需要下载的软件和应用程序。安装命令：

```bash theme={null}
docker version > /dev/null || curl -fsSL get.docker.com | bash
```

Ollama 是一个便捷的开源大模型管理平台，帮助开发者无缝部署大型语言模型 (LLM)，例如 DeepSeek、Llama、Mistral 等。Ollama 均提供大模型一键部署服务，所有 LLM 的对话和使用数据均会保存在本地机器内，在数据隐私和安全方面提供全面保护。

点击示例中的"连接 SSH"

运行以下命令：

```bash theme={null}
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```

等待安装完成。

输入 `ollama -v` 命令确认是否安装成功。（如果成功将会输出版本号）

## 3. 安装 DeepSeek

根据实际的环境配置，选择合适的 DeepSeek 尺寸模型进行部署。

运行模型很简单，确定好想要的模型后，复制对应的命令到你的终端并执行。

根据需求，使用以下命令下载不同型号的 DeepSeek-R1 模型：

**DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B**

```bash theme={null}
ollama run deepseek-r1:1.5b
```

**DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B**

```bash theme={null}
ollama run deepseek-r1:7b
```

**DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B**

```bash theme={null}
ollama run deepseek-r1:8b
```

**DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B**

```bash theme={null}
ollama run deepseek-r1:14b
```

**DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B**

```bash theme={null}
ollama run deepseek-r1:32b
```

**DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B**

```bash theme={null}
ollama run deepseek-r1:70b
```

该命令会自动下载并加载模型，下载时间取决于网络速度和模型大小。

首次安装推荐安装 7B 尺寸模型。

安装完成后，你在终端输入命令就可以和 AI 进行对话。但这并不好用对吧？并且也不利于分享给他人一起使用。一个比较理想的状态有一个对话网页，这样方便使用和分享你的私人 AI 助手。

## 4. 安装用户界面 — Open WebUI

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富、用户友好的私有部署 AI 平台，它无缝支持各种 AI 大模型，并内置 RAG 推理引擎，这意味着它可以调用私有 AI 模型帮助你分析文件，是一个强大的人工智能部署解决方案。

当你已在服务器上部署 ollama 时，可以使用以下命令安装 **Open WebUI**，它将自动建立与 Ollama 服务器的连接，无需额外复杂的配置。

```bash theme={null}
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
```

输入命令，等待安装完成：

访问链接：`http://your_server_ip:3050/` 即可进入 WebUI 的初始化页面，稍等片刻后，按照提示输入用户名、邮箱和密码完成初始化。

Bingo，你得到了你的专属私人 AI 助手，并且内置图片识别助手、文件分析功能、语音聊天等基础功能。接下来你可以自己多多尝试，自由探索 AI 时代下的互联网应用！

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