安装Ollama
打开 Ollama官网 https://ollama.com/下载安装
Ollama服务默认只允许本机访问，修改允许其它主机访问
OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve
也可以添加系统环境变量
都知道模型体积很大，顺便也通过环境变量修改模型存放位置，我这里修改到D盘下
部署DeepSeek R1模型
下载模型，自行选择1.5b、7b、8b、14b、32b、671b在终端输入：
ollama pull deepseek-r1:14b
运行模型
ollama run deepseek-r1:14b
安装Docker
选择匹配自己机器的版本下载安装 https://www.docker.com/
安装之前确认设备虚拟化已启用
安装Open WebUI
Open WebUI的前身就叫Ollama WebUI，所以它们的兼容性毋庸置疑。
如果Ollama在您的计算机上，请使用以下命令：
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
如果Ollama位于其他服务器上，请使用以下命令：
docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
要运行支持Nvidia GPU的Open WebUI，请使用以下命令：
docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda
通过IP:端口号访问OpenWebUI，默认端口号3000可以自行修改，开始使用
首次登录创建管理员账户
进来，点击确认开始使用
左上角切换模型
可以直接使用了，直接原生态就支持文件、图片、语音，还可以语音播报和用户控制等等，总的来说OpenWebUI是值得推荐的。
创建知识库
点击工作空间-知识库-新建一个知识库，命令介绍，可见性是公开还是私密
在右上角添加文档或目录包括直接新建文本。
创建模型
知识库建立好，上传文档后，需要新建个模型绑定我们的知识库
填充创建信息，选择DeepSeek和知识库
新建一个对话，选择我们刚才绑定知识库创建的模型
