本地部署 DeepSeek-R1：基于 Ollama 的完整安装教程（Windows）

前言DeepSeek-R1 是深度求索DeepSeek发布的推理增强型大语言模型在多项基准测试中表现优异。本文记录在Windows 系统、无 GPU 环境下通过 Ollama 框架完成本地部署的完整流程。本文适合想在本地运行 LLM 但没有 GPU 的用户对本地 AI 部署感兴趣的初学者有隐私保护需求、不想使用云端 API 的用户目录环境说明什么是 Ollama安装 Ollama拉取 DeepSeek-R1 模型运行与测试常见问题 FAQ扩展配置 Web UI总结环境说明项目配置操作系统Windows 10/11CPUIntel i5无独立显卡内存8GB 及以上硬盘空闲10GB 以上GPU无纯 CPU 推理注意无 GPU 情况下可以正常运行但推理速度较慢约 1-5 tokens/s。有 NVIDIA GPU 的用户 Ollama 会自动调用 CUDA 加速。什么是 OllamaOllama 是一个开源的本地 LLM 运行框架主要特点支持 macOS、Windows、Linux提供统一的模型管理接口类似 Docker 的镜像管理概念内置 REST API默认监听localhost:11434可与第三方工具集成模型仓库包含 DeepSeek、Llama、Qwen、Gemma 等主流开源模型安装 Ollama下载安装包访问官网Ollama点击首页Download按钮选择Windows版本下载.exe安装包。执行安装双击安装包按提示完成安装默认配置即可无需修改路径。验证安装打开 PowerShellWin R → 输入powershell执行powershell复制ollama --version预期输出ollama version 0.x.x若显示版本号说明安装成功Ollama 服务已在后台运行。拉取 DeepSeek-R1 模型模型版本对比DeepSeek-R1 提供多种参数规格根据硬件选择合适版本模型标签参数量模型大小推荐内存适用场景deepseek-r1:1.5b1.5B~1GB4GB极低配置deepseek-r1:7b7B~4GB8GB日常使用deepseek-r1:8b8B~4.7GB8GB推荐deepseek-r1:14b14B~8GB16GB较强推理deepseek-r1:32b32B~19GB32GB高性能需求执行拉取命令powershell复制ollama pull deepseek-r1:8b下载过程输出示例pulling manifest pulling aabd4debf0c8... 100% ▕████████████████▏ 4.7 GB pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████▏ 387 B verifying sha256 digest writing manifest success下载完成后模型文件默认存储在C:\Users\用户名\.ollama\models\目录下。运行与测试启动交互式对话powershell复制ollama run deepseek-r1:8b输出 Send a message (/? for help)在提示符后输入问题即可开始对话。测试示例 用Python写一个计算斐波那契数列的函数退出对话在对话中输入/bye或按CtrlD退出。API 调用可选Ollama 默认提供 REST API可通过以下方式调用powershell复制curl http://localhost:11434/api/generate -d { model: deepseek-r1:8b, prompt: Hello, who are you?, stream: false }常见问题 FAQQ下载完成后是否需要持续联网A不需要。模型文件已下载到本地推理过程完全离线运行。QCPU 推理速度如何提升A可以尝试使用更小的模型如deepseek-r1:1.5b或deepseek-r1:7b或升级内存。有条件的话配置一块 NVIDIA 显卡效果最明显。Q如何列出已安装的模型powershell复制ollama listQ如何删除不用的模型释放硬盘空间powershell复制ollama rm deepseek-r1:8bQOllama 占用了哪个端口A默认占用11434端口可通过OLLAMA_HOST环境变量修改。扩展配置 Web UI命令行交互对部分用户不够友好推荐配合以下工具使用方案一Page Assist浏览器插件支持 Chrome/Firefox安装后直接在浏览器侧边栏与本地模型对话无需额外配置。方案二Open WebUI本地 Web 服务功能更完整的 Web 界面支持对话历史管理、多模型切换、RAG 知识库等高级功能。部署命令需要 Dockerbash复制docker run -d -p 3000:8080 \ --add-hosthost.docker.internal:host-gateway \ -v open-webui:/app/backend/data \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main总结步骤命令安装 Ollama官网下载 Windows 安装包拉取模型ollama pull deepseek-r1:8b启动对话ollama run deepseek-r1:8b查看已有模型ollama list删除模型ollama rm 模型名API 端口localhost:11434本地部署 DeepSeek-R1 的核心优势零成本、无隐私风险、无次数限制。对于没有 GPU 的用户8b 模型是日常使用的最优选择。如果本文对你有帮助欢迎点赞收藏。 有问题欢迎在评论区交流我会认真回复。TagsDeepSeekOllama本地部署大语言模型LLMAIWindowsCPU推理