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DeepSeek最近非常流行，你想知道如何使用 Ollama 和 Docker 部署 DeepSeek吗？DeepSeek作为开源大型语言模型（LLM）的佼佼者，在高性能推理和微调方面优势显著，为LLaMA、GPT等老牌模型带来不小挑战，深受研究与开发领域的青睐。而Ollama框架，凭借简化本地AI模型运行和管理流程的特性，成为部署DeepSeek的得力助手。接下来，就为大家详细拆解如何借助Ollama和Docker，轻松完成DeepSeek的部署。
DeepSeek与Ollama：深度解析
DeepSeek：前沿LLM的革新力量
DeepSeek是专为高性能推理和微调打造的开源大型语言模型。它不仅处理速度快，还具备强大的可扩展性，能高效处理各种复杂的语言任务。无论是学术研究中的文本分析，还是开发智能客服、内容创作辅助工具，DeepSeek都能提供精准且高效的支持，在众多语言模型中脱颖而出。
Ollama：本地AI部署的便捷桥梁
Ollama为本地运行AI模型提供了一站式解决方案。无需繁琐的配置，就能轻松拉取、运行各类LLM，并与之交互。对于想要快速体验和测试DeepSeek的开发者与研究人员而言，Ollama大大降低了使用门槛，让AI模型部署变得轻而易举。
部署前的准备工作
在开启部署之旅前，需要提前准备好“工具包”：
- 安装Ollama：前往Ollama.ai官网获取安装包，根据系统类型选择对应方式安装。
- 确保硬件适配：准备好具备充足GPU/CPU资源的设备，为DeepSeek的流畅运行提供硬件保障。
- 安装Docker（容器部署必备）：若计划在Docker容器内部署，需提前安装Docker。
基于Ollama的DeepSeek部署步骤
安装Ollama
- macOS和Linux系统：在终端输入命令
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh，系统会自动完成Ollama的安装。 - Windows系统：按照官网安装指引完成操作。安装结束后，在终端输入
ollama version，若能显示版本信息，说明Ollama已成功安装并正常工作。
拉取DeepSeek模型
在Ollama中，拉取DeepSeek模型只需一条简单指令：ollama pull deepseek-r1:1.5b。这条命令会自动下载并安装DeepSeek 1.5B版本模型。如果想尝试其他规模或配置的模型，可前往Ollama官方库进行查看和选择。
本地运行DeepSeek
模型拉取完成后，使用ollama run deepseek-r1:1.5b命令，就能开启与DeepSeek的交互式聊天会话，体验其强大的语言交互能力。
通过Ollama API使用DeepSeek
Ollama提供的API方便将DeepSeek集成到各类应用程序中：
- 启动服务：在终端输入
ollama serve，启动Ollama服务。 - 发送请求：借助
curl工具，发送请求获取DeepSeek的响应。例如，执行curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek-r1:1.5b", "prompt": "What is DeepSeek?", "stream": false }'，就能获取关于“DeepSeek是什么”的回答。
在Docker容器中部署DeepSeek
若更倾向于使用Docker进行部署，可按以下步骤操作：
- 创建Dockerfile：在项目目录下新建
Dockerfile文件，写入以下内容：
FROM ubuntu:latest
RUN apt update && apt install -y curl
RUN curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
RUN ollama serve & \
sleep 5 && \
ollama pull deepseek-r1:1.5b
COPY ./entrypoint.sh /entrypoint.sh
RUN chmod +x /entrypoint.sh
ENTRYPOINT ["/entrypoint.sh"]
- 编写entrypoint.sh：同样在项目目录下创建
entrypoint.sh文件，并添加如下代码：
#!/bin/bash
ollama serve &
sleep 5
ollama run deepseek-r1:1.5b
- 构建并运行容器：在终端执行
docker build -t deepseek-ollama .完成镜像构建，再使用docker run -it deepseek-ollama命令启动容器，即可在容器环境中使用DeepSeek。
docker build -t deepseek-ollama .
docker run -it deepseek-ollama
拓展与展望
至此，借助Ollama和Docker，DeepSeek已成功部署。后续若想进一步挖掘DeepSeek的潜力，可以考虑对其进行微调，以适配特定任务需求；也可以利用Next.js、FastAPI等框架，将DeepSeek集成到Web应用中，打造功能丰富的AI应用服务。
