Deepseek这段时间非常火，最新推理模型Deepseek R1，都想装上试一试，特别是部署到服务器教程网上一堆教程好像没几个部署成功靠谱的，先说服务器上下载Ollama就难倒一堆人，每次都超时。今天终于在宝塔看到一篇 应用安装文章，借该方法更简单省事，容器里一次把ollama和open-webui安装了，再科普下Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。Open WebUI是一款高度可扩展、功能强大且用户友好的自托管Web用户界面,专为完全离线操作设计。DeepSeek-R1系列模型是基于Transformer架构的大型语言模型，支持中英文双语处理。该系列模型通过不断优化算法和增加训练数据，逐步提升了模型的性能和适用性。
如何30秒安装一个DeepSeek-R1 AI模型？今天播播资源全部实操体验成功后分享给大家一起学习。服务器上Ollama+open-webui+DeepSeek-R1系列模型全部搞定
配置不满足运行模型会导致服务器卡死或无法访问，请正确选择服务器配置后部署！
各模型建议的服务器配置：
2c4g可以运行1.5b，想要更流畅的话建议到8g内存，此模型可以不需要GPU
8c16g可以运行7b/8b，此模型建议使用GPU运行，建议最少使用8G运存的GPU
腾讯云性能基准测试如下：
【1.5B模型：内存占用2G左右】
2c4g（S5）：生成过程中，CPU占用100%
2c8g（S5）：生成过程中，CPU占用100%
4c16g（S2）：生成过程中，CPU占用100%
16c64g（SA2）：生成过程中，CPU占用30～40%
【7B模型：内存占用7.6G左右】
4c8g（SA2）：生成过程中，CPU占用100%
16c64g（SA2）：生成过程中，CPU占用50%
此使用帮助适用宝塔面板9.4.0以上的版本（2025年2月6日后发布的滚动修复包，请修复面板后安装DeepSeek-R1）
前往宝塔面板【Docker】-【应用商店】，点击DeepSeek-R1应用，点击安装即可，如果没显示DeepSeek应用，请点击右上角【更新应用列表】获取
随后点击【已安装】应用的文件夹按钮，前往对应的应用目录（这里注意使用GPU时才需要这样操作），如果使用CPU默认不需要改可省略
使用GPU时 编辑docker-compose.yml文件，将第5-11行的注释去掉，保存
再回到【已安装】应用界面，将此应用重启即可启用GPU支持
安装完成容器里面就有两个容器信息，该应用应该包含了Open WebUI一起
绑定域名访问，同时加个SSL，这样就可以通过域名打开访问Open WebUI前端了，包括反代什么的都自动帮你设置好了
也可以手动处理反代信息，注意把安全端口放行一下
完成通过域名访问，网址打开时会提示输入管理账号密码，需要设置下，设置好就能正常进入界面
安装模型。在左下角打开设置找到模型，打开下载那个小图标
选择下载对应模型，具体需要下载什么模型可打开https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b 查看
比如下载 ollama run deepseek-r1:7b 大小4.7G
按理这步应该到此为止了，下载模型时老提示超时，这边模型也没下载成功，后面试了几次了几次下载成功，下了个最小的ollama run deepseek-r1:1.5b 大小1.5G ，模型下载非常慢
安装模型。在左下角打开设置找到模型，打开下载那个小图标
选择下载对应模型，具体需要下载什么模型可打开https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b 查看
比如下载 ollama run deepseek-r1:7b 大小4.7G
按理这步应该到此为止了，下载模型时老提示超时，这边模型也没下载成功，后面试了几次了下载成功，下了个最小的ollama run deepseek-r1:1.5b 大小1.5G ，模型下载非常慢用时也差不多1个小时
写到最后体验后感觉还是失望了，一个回答差不多用了 3分钟，24核服务器64G 100M共享带宽采用CPU模式一个问题回答用了3分钟，这感觉是从高空俯冲到地面，真正测试后才知道服务器得多高才能玩这模型，不过有money的朋友可以考虑，其他人还是老老实实接入API吧。
顺便推荐个API接口平台给大家使用，目前支持deepseek-r1 、deepseek-v3、deepseek-search、deepseek-reasoner等模型，同时还支持chatgpt最新模型o1、o3-mini、o3-mini-2025-01-31等模型
数字先锋聚合大模型API接口网址https://api.cxhao.com
优势所有地址数据互通，一个令牌KEY通用国内外各大模型使用，几乎支持所有国内外大模型
