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重新出发的LLM本地部署——DeepSeek加持下的Ollama+OpenWebUI快速部署

article 2025/2/22 20:18:39

DeepSeek 这真的是太惊艳了，发布出来的模型这么能打，在线的版本使用起来也是丝滑连招，感觉效果比起之前一直用智谱 chatglm4 更好用，想着本地化部署一下。
本来以为，会和之前在开发测试 transformers 的模型和代码一样，需要自己去配置写 langchain 和 streamlit 的，但是看下来，实际上最简单并且家用的方法。
可以直接 Windows 装 Ollama ，Docker 化部署 OpenWebUI，就能够本地局域网使用了，于是开始配置部署，并进行下记录。
这份记录可能会随着本地配置的内容，调整一些细节，供各位看官参考。

CUDA

好久没有用自己的台式机显卡去做一些开发了，之前还是在用的CUDA11.0，担心是不是需要升级下，配合新的系统，所以直接下了12.6的CUDA包，安装并清理了历史CUDA环境

Ollama

ollama官网下载，window基本上是傻瓜式的
默认安装完了，在 C:\Users{your_user_name}\AppData\Local\Programs\Ollama下面，磁盘不够可以拷贝到其他盘，然后链接回来

mklink /D "C:\Users\{your_user_name}\AppData\Local\Programs\Ollama" "D:\software\Ollama"

打开一个命令窗口，输入ollama能看到帮助命令使用方式
在这里插入图片描述
我本地有一个2080TI的卡，Deepseek能跑到14b的模型

命令行输入

第一次开始时，会先去下载14b模型，稍微会慢一些

C盘空间不够，可以迁移走模型到其他盘，然后还是使用 mklink /D "C:\Users\{your_user_name}\.ollama" "{new_model_dir}"

这种启动下的 Ollama 对应的模型，会被加载到内存或者GPU中，退出后一定时间会自动回收资源，有自身的管理机制，这块可以再探索下；
这种命令行的交互方式肯定不是很爽，家庭用又没有可能无时无刻不命令窗进行，所以往下去部署 OpenWebUI

Docker Desktop

部署 OpenWebUI 有不少方法，有本地编译，python服务，容器化等，我这里用的是 docker 容器化的方法
需要先在 windows 中安装上 docker 环境
在 Docker Desktop 文档中去下载
在这里插入图片描述
下载完了 Docker Desktop Installer.exe 后，一路傻瓜式安装过去就行，最后启动的时候，可能会有各种问题，建议在网上找下资料确认下
我这里走的是把 wsl 升级到 wsl2 的路径，然后默认启动方式启动的

wsl --set-default-version 2
wsl --set-version Ubuntu-24.04 2

启动完成后，可以到命令行中，拉去 OpenWebUI 的镜像了
在这里插入图片描述

OpenWebUI

这个镜像，官网的文档在 github OpenWebUI 上面
明确的指出了，对于 Ollama 安装在本机时，用
在这里插入图片描述

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

这个命令启动就够了
Ollama 和 OpenWebUI 靠的是 add host 关联的，在 OpenWebUI 的管理界面我们能看到相应的 Ollama 关联地址（如果你没有配置，你也可以手动去调整）
在这里插入图片描述
这里我顺手把 OpenAI API 关掉了，在其他所有内容都靠科学上网解决后，这里关掉 CloseAI 的 API，免得它还去调用

这样下来，我们想到于有了个管理用户，用户历史对话，模型权限等等的前后台服务界面，还能够基于自建的知识库去查询，省事了，就是不知道里面调整一些内容麻不麻烦（如联网查询等，TODO）

这之下，我们就能在家里面，基于本地部署的地址，去在同一个局域网（如同一WIFI）中，从各种终端的 Web 进入，本地化使用了

test 统信

这个纯粹试一下玩玩
找了台统信的电脑试了一下（4核32G），类似的本地已经预先安装了docker环境
在这里插入图片描述
就用了上面两个镜像
先启动 ollama

docker run -d -v /home/lenovo/volumes/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama alpine/ollama

启动好了之后，进入容器，去执行 ollama run deepseek-r1:1.5b
在这里插入图片描述
这里我先预先下载了模型了
然后启动 open-webui

docker run -d -p 13000:8080 -v /home/lenovo/volumes/openwebui:/app/backend/data --name open-webui  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

这里映射到了13000上，查看对应容器的ip
在这里插入图片描述
可以登录 172.17.0.6:13000，初始化 admin 用户了
初始化完之后，上右上角点用户头像，进入管理员面板，配置下ollama 的连接（这里没固定ollama的docker ip，感兴趣可以去尝试下）

按照实际ip情况改一下ollama的连接
这样就能够看到模型了
直接CPU推理总体的性能不是很好，一个简单的推理耗时了7分钟
在这里插入图片描述