不要花钱买课了！3 分钟教你自己本地部署 DeepSeek-R1

最近在群里看到个离谱的事——有人居然在淘宝、闲鱼等平台上收钱帮人部署 DeepSeek-R1！更离谱的是，居然还有不少人掏钱买这个服务。说实话，这种割小白的操作真的让人无语。

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其实，部署 DeepSeek-R1 根本不难，甚至连“体力活”都算不上。只要你稍微动动手，三分钟就能自己免费搞定，完全没必要花冤枉钱。今天，我就手把手教你如何零基础部署 DeepSeek-R1，让你不再当韭菜。

方案选型：最简单的方法

如果你之前没玩过 LLM（大语言模型）部署，可能会觉得这事儿很复杂。确实，传统方法需要自己买显卡、装驱动、配环境、下载模型……听着就头大。但现在有了更简单的方案：

• • Ollama：一个超级方便的本地大模型管理工具，支持各种 LLM，当然包括 DeepSeek-R1。 下载地址在此[1]。

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• • Open WebUI：一个开源的 Web 界面，专门用来给 Ollama 提供可视化管理，当然也谈不上专属为 Ollama 打造的 UI 界面，事实上所有的大模型对话界面都可以交给它，非常方便。

当然，如果你想要更省事，腾讯、 HAI 也提供了一键部署方案，直接用云服务器跑 DeepSeek-R1，省去所有繁琐的环境配置问题。

最后，我想说的是，如果是真的小白，自己部署干啥呢？为啥不直接用人家官网的呢？都是免费的。

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用 Ollama + Open WebUI 本地部署

如果你想自己在自己本地机器上部署 DeepSeek-R1，最简单的方法就是用 Ollama[2] + Open WebUI[3]。这是目前社区里最流行的组合方案，完全在自己的机器上，当然前提是你先准备机器，我是 Mac M1 Pro 64G 内存，跑个基础版本的 R1 是完全没问题的，而且输出的速度还挺快的。

• • 推荐配置：32G 内存 + 500GB 硬盘 + 1 张 GPU（如果你只是想尝试 CPU 也能跑，但速度会慢）。

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Docker 中直接将这两镜像安排好，启动

先启动这两个镜像，端口映射分别配置：

• • open WebUI：8080-->8080
• • ollama：11434->11434

浏览器打开 open WebUI，然后在管理员设置[4]中去下载deepseek-r1模型就好。

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deepseek-r1默认是7b模型

很多朋友问 7b 什么意思，这个是参数量的意思，7b 就是 7*10 亿参数，你就记住乘以 10 亿就好了。 这个模型只有 4 G 左右，16G 内存大概就可以跑起来，我的 M1 pro 跑起来就毫无任何压力。当然，更大的模型，如 671B，有些人试过，跑不起来，需要的算力更多。这个是需要更好的配置，最好是需要有显卡的。

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open WebUI 中下载DeepSeek-R1

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deepseek-r1模型下载中

下载完毕之后，模型选择deepseek-r1就 ok 了，可以对话了。

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就这么简单，看到没，真的没有任何门槛，连体力活都算不上。

而且，记住，以后所有的开源模型，只要是是开源的，基本上直接在 open WebUI 的设置中下载就可以直接用上了，你就说有什么难度吧。

说到底，DeepSeek-R1 部署真的没那么难，关键是你愿不愿意自己尝试。淘宝上那些收钱代部署的，完全是靠信息差割韭菜，其实稍微查一下资料，你就能自己搞定。

如果你喜欢折腾，可以试试 Ollama + Open WebUI，享受自己部署的乐趣；如果你只是想快速用上大模型，那就直接上 腾讯云 HAI，省时省力。

不管选哪种方式，至少别让别人用 0 成本的操作割你的韭菜！自己动手，才是开发者的精神。

引用链接

[1] 在此: https://ollama.com/download [2] Ollama: https://ollama.com/download [3] Open WebUI: https://github.com/open-webui/open-webui [4] 设置: http://localhost:8080/admin/settings