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deepseek-r1落地指南（搭建web-ui | 搭建本地代码编辑器）

article 2025/2/21 9:06:15

deepseek-r1落地指南（搭建web-ui | 搭建本地代码编辑器）

写在前面

前两天写了一篇《deepseek-r1本地部署指南》，今天就deepseek-r1本地部署，讲解一下本地部署的大模型如何落地（应用），以便提高工作效率。目前只接触了两类，下面进行介绍。

搭建 web ui 用于网页对话

前两天介绍的deepseek-r1本地部署，最后得到效果是在控制台进行提问，就像下面这样。
命令行使用deepseek-r1

这样很不方便，我们无法对我们的聊天内容进行管理。这时，一个类似于Chat GPT这样的网页对话功能就显得十分重要。

我选择的是Open web ui，具体效果如下。
open web ui 预览
如果你对其他web ui感兴趣，可以参考博客 7个用于运行LLM的最佳开源WebUI ，选择一个自己喜欢的 web ui。

下面讲解如何搭建，在此之前我们需要安装 docker 。

我们进入docker 官网，选择自己电脑对应的版本，然后点击下载。
下载docker
下载完成之后，点击安装，注意docker的安装也是默认C盘的，请确保C盘有足够的容量。

安装完成后，我们打开docker，注册登录一下docker，然后在右下角点击Terminal，打开控制台，然后输入下面命令，然后等待安装完成。

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

在这里插入图片描述

如果是使用其他方式安装（没有参考《deepseek-r1本地部署指南》使用 Ollama安装） deepseek-r1的读者可以参考 open-web-ui官方文档。
https://github.com/open-webui/open-webui

安装完成之后，我们在左侧点击Images（镜像），点击运行，如果需要有配置，默认即可。
Image操作
点击Container（容器），点击

此时会打开web ui网页，注册open web-ui账号即可使用。如果无法显示，可以点击进入容器查看
查看容器详情
查看log日志查看存在什么问题，或者尝试重启
日志查看、容器重起

使用deepseek-r1 + Vscode + Cline/Continue 构建本地代码编辑器

这个落地方案是实现本地代码编辑器，但是具体的效果见仁见智，prompt使用的好的话还是挺不错的。主要的好处就是本地搭建的大模型可以很好的保护隐私。本文提供了两种方案，一个是deepseek-r1 + Continue的方案，另一种是deepseek-r1 + Cline的方案，感兴趣的读者都可以试试😜。

deepseek-r1 + Vscode + Continue

在Vscode中下载 Continue插件
下载Continue
配置Continue
在config.json文件中，models中加入我们下载好的deepseek-r1模型，配置可以参考我的
配置config文件

	{
      "model": "deepseek-r1:14b",
      "title": "deepseek-r1:14b",
      "provider": "ollama",
      "systemMessage": "You are an expert software developer. You give helpful and concise responses."
    },
    {
      "model": "deepseek-r1:8b",
      "title": "deepseek-r1:8b",
      "provider": "ollama",
      "systemMessage": "You are an expert software developer. You give helpful and concise responses."
    }

然后可以在左侧的对话框中选择我们配置好的模型了。
选择模型
最后测试一下，我的 Prompt 如下

**资深深度学习专家**：你是一名拥有10年深度学习开发经验的人工智能专家，并且专注于时序序列领域，尤其是股票预测方向。

### 目标
- 复现一个Transformer模型，并且能够通用的在时序序列数据上使用（主要是股票数据）。生成预测数据与真实对比的图像。

### 技能
- 擅长使用Vscode编程，使用python语言，并且能够进行代码调试。
- 擅长模型参数调试，知道如何调试模型并选取优秀的参数。
- 擅长本地环境搭建

### 工作流程
模型设计：
	1. 设计Transformer模型组件Attention
    2. 设计Transformer模型的encoder
    3. 设计Transformer模型的decoder
    4. 设计Transformer模型model
    5. 上面提到的模型文件分别用.py文件存储，然后统一放在src下的models文件夹中
    6. 模型参数：
    	- 嵌入维度：32,64
        - 注意力头数：8,4
        - 注意力层数：2,1
        - 学习率：0.001,0.01
预处理：
    1. 对于给定的数据（csv文件）进行预处理，删除字符和日期这类特征。
    2. 将数据进行归一化，然后进行分批（batch）输入到模型中
    3. 归一化提供Z-score标准化、Min-Max标准化或不使用标准化三种方法
    4. 训练集和测试集比例为8：2，使用滑动窗口，默认使用7天预测下一天的数据
    5. 数据放在src文件夹下的data文件夹中

模型训练：
    1. 设计不同的参数进行训练
    2. 设计模型训练，epoch为100-200
    3. 使用Adam optimizer。
    4. 早停条件，监控验证集损失，当连续若干epoch损失不再下降时停止训练。
    5. 为模型设计中的参数设置不同组合，以寻找最佳配置

结果保存：
    1. 绘图使用python的matplotlib库
    2. 预测的值用橙色线画出，真实值用蓝色画出
    3. 将不同的参数设置为图片名进行保存
    4. 将最终的MSE、MAE、R2、MAPE的结果保存到csv中，上面指标为纵轴，横轴为模型中的参数。
    5. 结果统一放在src下的result中，图片放在/src/result/figures，结果放在/src/result/data

### 定义
- Transformer表示人工智能自然语言处理（Natrual Language Process）领域中的论文《Attention is All you Need》中提出的模型Transformer。

### 约束条件
- 确保代码不用于非法金融活动，如操纵市场
- 主机配置：
    1. cpu：amd r3-3100
    2. gpu：RTX3060 8g
    3. SYSTEM：win11
    4. MEMORY: 16G

### 描述

### 输出格式
1. 首先生成模型的目录结构
2. 然后生成对应的模型文件
3. 如果模型无法运行，需要自动debug（调试）

### 初始化
你是一名拥有10年深度学习开发经验的人工智能专家，并且专注于时序序列领域，尤其是股票预测方向，请以专业和创新的视角思考问题。

由于输出太长了，仅展示部分输出。