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基于 Docker 和 Ollama 本地部署 DeepSeek 大模型

使用 Docker 容器化技术与 Ollama 工具在本地环境部署 DeepSeek 大模型。流程包括配置 CentOS 系统、安装 Docker 引擎、启动 Ollama 容器、拉取 DeepSeek-R1 模型及运行交互。该方法支持离线推理,保障数据隐私,适用于希望私有化部署 AI 模型的开发者。

编程诗人发布于 2026/2/4更新于 2026/9/114.4K 浏览
基于 Docker 和 Ollama 本地部署 DeepSeek 大模型

基于 Docker 和 Ollama 本地部署 DeepSeek 大模型

一、引言

1. 什么是 Docker

Docker 就像一个'打包好的 App'。想象一下,你写了一个程序,在自己的电脑上运行得很好。但当你把它发给别人,可能会遇到环境问题:

  • '这个软件需要 Python 3.8,但我只有 Python 3.6!'
  • '我没有你用的那个库,安装失败了!'
  • '你的程序要跑在 Linux,我的电脑是 Windows!'

Docker 的作用:它把你的软件、依赖、环境、系统配置等全部封装到一个'容器'里,别人拿到这个容器,就能直接运行,而不用关心它内部的细节。

把 Docker 想象成'集装箱'

传统运输 vs. 集装箱运输

以前(传统部署):

  • 货物(程序)需要不同的包装方式(运行环境)
  • 货物可能损坏(环境不兼容)
  • 装卸麻烦(程序迁移难)

有了 Docker(容器部署):

  • 货物装进标准化集装箱(Docker 容器)
  • 不管运到哪里,集装箱里东西不变(程序环境一致)
  • 码头和船只可以直接装卸(轻松部署到不同系统)

Docker 让软件像'集装箱'一样标准化、可移植、易部署!

文章配图

2. 什么是 Ollama

Ollama 是一个本地运行大语言模型(LLM)的工具,它可以让你在自己的电脑上直接运行 AI 模型,而不需要连接云端服务器。

简单来说:Ollama 让你像运行普通软件一样,轻松在本地使用 ChatGPT、Llama、Mistral、Gemma 等大语言模型。

Ollama 的核心特点

  1. 本地运行 🏠
    • 不需要联网,也不用担心隐私问题,所有计算都在你的电脑上完成。
  2. 支持多种开源模型 📚
    • 可以运行 Llama 3、Mistral、Gemma、Code Llama 等不同的大模型。
  3. 易于安装和使用 🔧
    • 只需要几条命令,就能下载并运行 AI 模型。
  4. 轻量化优化 ⚡
    • 适配 Mac(Apple Silicon)、Linux 和 Windows,支持 GPU 加速,让模型运行更快。
  5. 离线推理 🔒
    • 适合不想依赖 OpenAI API 或其他云端 AI 服务的用户。

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二、准备工作

1. 操作系统

这里我们使用的操作系统为 CentOS 7.9,配置为 4 核 8G。大家也可以使用其他的 Linux 发行版本,或者使用 Windows。

2. 镜像准备

如果已经安装了 Docker,可以提前准备好镜像 ollama/ollama。镜像比较大,拉取会耗一些时间。

文章配图

三、安装

1. 安装 Docker

  1. 关闭防火墙
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
  1. 关闭 SELinux
setenforce 0
  1. 更换 yum 源
rm -f /etc/yum.repos.d/* 
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 
yum clean all && yum makecache
  1. 安装依赖项
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

文章配图

  1. 添加 Docker 源
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
  1. 安装 Docker
yum install docker-ce -y
  1. 添加 Docker 镜像加速器
vim /etc/docker/daemon.json
# 添加如下内容
{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://noohub.ru",
    "https://huecker.io",
    "https://dockerhub.timeweb.cloud",
    "https://0c105db5188026850f80c001def654a0.mirror.swr.myhuaweicloud.com",
    "https://5tqw56kt.mirror.aliyuncs.com",
    "https://docker.1panel.live",
    "http://mirrors.ustc.edu.cn/",
    "http://mirror.azure.cn/",
    "https://hub.rat.dev/",
    "https://docker.ckyl.me/",
    "https://docker.chenby.cn",
    "https://docker.hpcloud.cloud"
  ]
}
  1. 启动 Docker
systemctl start docker

2. 启动 Ollama

  1. 启动 Ollama 容器
docker run -itd -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
  • docker run: 运行一个新的 Docker 容器
  • -itd: 组合多个选项:
    • -i(保持标准输入)
    • -t(分配终端)
    • -d(后台运行容器)
  • -v ollama:/root/.ollama: 挂载数据卷,把 ollama 这个 Docker 数据卷绑定到容器的 /root/.ollama 目录,确保数据持久化(如下载的模型不会丢失)。
  • -p 11434:11434: 端口映射,把宿主机(本机)的 11434 端口映射到容器内部的 11434 端口,这样宿主机可以通过 http://localhost:11434 访问 Ollama 服务。
  • --name ollama: 指定容器名称为 ollama,方便管理和启动。
  • ollama/ollama: 使用的 Docker 镜像,这里是官方的 Ollama 镜像。

如果是使用 GPU 运行,则用下面的命令启动:

docker run -itd --name ollama --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
  1. 查看 Ollama 容器
docker ps

文章配图

3. 拉取 DeepSeek 大模型

  1. 进入到容器中
docker exec -it ollama /bin/bash
  1. 拉取模型
ollama pull deepseek-r1:7b

文章配图

在官网中,有许多 DeepSeek 的模型,这里主要是演示,所以拉取了一个较小的模型。

官网地址:deepseek-r1

文章配图

  1. 查看模型
ollama list

文章配图

4. 启动 DeepSeek

ollama run deepseek-r1:7b

文章配图

目录

  1. 基于 Docker 和 Ollama 本地部署 DeepSeek 大模型
  2. 一、引言
  3. 1. 什么是 Docker
  4. 2. 什么是 Ollama
  5. 二、准备工作
  6. 1. 操作系统
  7. 2. 镜像准备
  8. 三、安装
  9. 1. 安装 Docker
  10. 添加如下内容
  11. 2. 启动 Ollama
  12. 3. 拉取 DeepSeek 大模型
  13. 4. 启动 DeepSeek

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