本文介绍了在本地离线环境下部署 DeepSeek R1 模型的两种主流方案。第一种基于 Ollama 命令行工具配合 Chatbox 图形界面，适合快速上手；第二种基于 Docker 容器化部署 Open WebUI，支持语音输入及多模态交互。教程涵盖环境准备、安装步骤、配置方法及常见问题排查，帮助用户实现数据隐私保护与低成本使用大模型能力。
随着大语言模型技术的快速发展，数据隐私与离线使用需求日益增长。将 DeepSeek R1 等开源模型部署到本地环境，不仅能确保数据不出内网，还能避免公共 API 的调用限制与费用。本文将详细介绍两种主流的本地部署方案：基于 Ollama 的轻量级方案与基于 Docker 的容器化方案。
在开始部署之前，请确保您的计算机满足以下基础要求：
此方案适合追求快速上手、无需复杂配置的用户。Ollama 提供了命令行接口，Chatbox 则提供了友好的图形界面。
访问 Ollama 官网下载对应操作系统的安装包。安装完成后，系统托盘会出现羊驼图标，表示服务已启动。
打开终端（Terminal），输入以下命令拉取并运行 DeepSeek R1 模型：
ollama run deepseek-r1:7b
首次运行会自动下载模型权重，请耐心等待进度条完成。下载完成后，即可直接在终端进行对话测试。
为了获得更好的交互体验，推荐使用 Chatbox 客户端。
http://localhost:11434。若遇到连接问题，需检查防火墙设置或重启 Ollama 服务。Chatbox 支持自定义 System Prompt。您可以在设置中创建新的角色设定，例如'专业文案助手'，通过注入特定的指令来优化模型的输出风格，使其更符合特定业务场景。
此方案适合需要多用户管理、语音输入及更高级功能的场景。Open WebUI 是一个功能强大的开源 Web 界面，支持多种后端模型。
前往 Docker 官网下载并安装 Docker Desktop。安装过程中保持默认设置，并确保 Docker 服务已启动。
Open WebUI 官方提供了 Docker Compose 或单行 Docker Run 命令。以下是标准的部署命令：
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
该命令会创建一个名为 open-webui 的容器，并将数据持久化存储在本地的 open-webui 卷中。
http://localhost:3000。http://host.docker.internal:11434 以连接本地 Ollama 服务。通过上述两种方案，您可以灵活地在本地构建私有化的 AI 助手。Ollama 方案简洁高效，适合个人开发；Docker 方案功能丰富，适合团队协作。无论选择哪种方式，核心目标都是实现数据的自主可控与低成本的大模型应用落地。
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