基于 Docker 和 Ollama 部署本地 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，你写了一个很棒的程序，在自己的电脑上运行得很好。但当你把它发给别人，可能会遇到各种问题：
- '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：它就像一个'打包好的 App'，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！
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
- 本地运行 🏠
- 你不需要联网，也不用担心隐私问题，所有计算都在你的电脑上完成。
- 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。
- 易于安装和使用 🔧
- 只需要几条命令，就能下载并运行 AI 模型。
- 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。
- 离线推理 🔒
- 适合不想依赖 OpenAI API 或其他云端 AI 服务的用户。
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。
三、安装
1. 安装 Docker
- 关闭防火墙
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
- 关闭 SELinux
setenforce 0
