如何在 Linux 本地运行 DeepSeek-R1
本文翻译自 https://itsfoss.com/install-deepseek-r1-locally-linux/
DeepSeek 引爆 AI 界！本地运行更安全
DeepSeek 近期席卷 AI
领域，许多人习惯在官方网站上使用它，但我们都知道，没有什么地方比
127.0.0.1 更安心 😉。
不过，最近的一些事件，例如 DeepSeek AI 遭受网络攻击，暂停新用户注册 和 DeepSeek AI 数据库泄露，让人不禁思考：为什么更多人不选择在本地运行 LLM（大型语言模型）呢？
本地运行 AI 不仅能确保数据隐私，还能让你完全掌控 AI 的行为，避免数据落入他人之手。
在本指南中，我们将向你介绍如何在 Linux 机器上安装 DeepSeek R1，并使用 Ollama 作为后端，Open WebUI 作为前端，让你的 AI 随时随地可用！
步骤 1：安装 Ollama
在安装 DeepSeek 之前，我们需要一个高效的 LLM 运行环境，这正是 Ollama 的用武之地。
Ollama 是什么？
Ollama 是一个轻量级且强大的本地 LLM 运行平台，简化了模型管理，让你可以 轻松下载、运行和交互。
最大亮点？ 它屏蔽了所有复杂性——无需手动配置依赖项或设置虚拟环境。
安装 Ollama
在终端运行以下命令即可安装 Ollama：
1 | |
安装完成后，运行以下命令确认安装成功：
1 | |
步骤 2：安装并运行 DeepSeek 模型
有了 Ollama，运行 DeepSeek 变得极为简单。只需运行：
1 | |
此命令将下载 DeepSeek-R1 1.5B 模型，这是一个小巧但强大的 AI 模型，支持文本生成、问答等任务。
下载完成后，你可以在终端直接与 DeepSeek 交互：
1 | |
但说实话，终端界面并不够直观，我们可以选择 Web UI 方式 来获得更好的使用体验。我推荐使用 Open WebUI。
步骤 3：安装 Open WebUI
Open WebUI 提供了一个美观的界面，使得 DeepSeek 交互更便捷。你可以选择 两种安装方式：
- 直接安装
- 使用 Docker（推荐）
方法 1：直接安装
如果你不想使用 Docker，可以手动安装 Open WebUI。
步骤 1：安装 Python 和虚拟环境
在终端运行：
1 | |
步骤 2：创建虚拟环境
创建并激活 Python 虚拟环境：
1 | |
步骤 3：安装 Open WebUI
在虚拟环境中运行：
1 | |
步骤 4：运行 Open WebUI
启动 Open WebUI 服务器：
1 | |
然后，在浏览器访问： 👉 http://localhost:8080
方法 2：使用 Docker（推荐）
如果你的系统支持 Docker，这种方式更为方便。
步骤 1：拉取 Open WebUI Docker 镜像
运行以下命令下载最新的 Open WebUI 版本：
1 | |
步骤 2：运行 Open WebUI 容器
执行以下命令启动 Open WebUI：
1 | |
完成后，在浏览器访问： 👉 http://localhost:3000
总结
至此，你已经成功在 Linux 机器上 本地运行 DeepSeek R1，并通过 Open WebUI 提供友好的 Web 界面进行交互。
🎯 你可以让 DeepSeek 生成诗歌、回答问题，甚至挑战它进行更高级的任务！ 🎯 你也可以尝试在 树莓派 5 上运行 DeepSeek，看看它的表现如何！（参考 -> 在小小的树莓派中运行 70 亿参数的多模态大语言模型）
无论你是 AI 研究者还是爱好者，本地运行 LLM 都是值得尝试的选择。享受你的 AI 私有助手 吧！🚀
“觉得不错的话，给点打赏吧 (✿◕‿◕✿)”
微信支付
支付宝支付 (暂不支持)