群晖上私有化部署DeepSeek-R1

发布日期：2025-02-09 05:34:53 浏览次数： 3978

作者：各种折腾

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简介

上一篇介绍的 deepseek-free-api ，主要是提供接口服务，允许用户通过网络访问 DeepSeek 模型的能力。这意味着，尽管用户可以在本地容器中运行该 API，但实际的模型推理和处理仍依赖于远程服务器或云服务，用户在使用时需要考虑网络连接的稳定性和访问权限。

什么是 DeepSeek-R1 ？

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 的第一代推理模型，在数学、代码和推理任务中，其性能与 OpenAI-o1 相当，包括基于 Llama 和 Qwen 的六个从 DeepSeek-R1 蒸馏出的密集模型。

什么是蒸馏？

蒸馏技术（Distillation）是一种模型压缩和优化的方法，主要用于将一个大型、复杂的模型的知识转移到一个较小的模型中。这个过程通常被称为“知识蒸馏”（Knowledge Distillation）

其中 671b 是教师模型（Teacher Model），另外的 6 个蒸馏模型为学生模型（Student Model）

1.5b：全称是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，蒸馏模型源自 Qwen-2.5 系列；
7b：是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，蒸馏模型源自 Qwen-2.5 系列；
8b：是 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B，蒸馏模型源自 Llama3.1-8B-Base；
14b：是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B，蒸馏模型源自 Qwen-2.5 系列；
32b：是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，蒸馏模型源自 Qwen-2.5 系列；
70b：是 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，蒸馏模型源自 Llama3.3-70B-Instruct；

安装

ollama

首先要安装本地大模型运行框架 ollama ；
再根据机器的性能，下载对应参数的 DeepSeek-R1 模型；

模型版本	适用场景	内存占用	推理速度
1.5b	轻量级任务	3GB	15 token/s
7b	常规对话	10GB	8 token/s
70b	复杂推理	48GB	2 token/s

需要说明的是，ollama 除了 docker 方式部署外，也支持主流操作系统（Windows、macOS 或 Linux）的二进制安装包

当然老苏还是更喜欢在 NAS 上用 docker 方式部署

文章传送门：本地大模型运行框架Ollama

# 新建文件夹 ollama 和 子目录
mkdir -p /volume1/docker/ollama/data

# 进入 ollama 目录
cd /volume1/docker/ollama

# 运行容器(仅 CPU)
docker run -d \
   --restart unless-stopped \
   --name ollama \
   -p 11434:11434 \
   -v $(pwd)/data:/root/.ollama \
   ollama/ollama

# 进入容器
docker exec --user root -it ollama /bin/bash

# 下载模型
ollama pull deepseek-r1:1.5b

# 运行模型
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 联网会用到的文本嵌入式模型
ollama pull nomic-embed-text

WebUI

命令行方式用起来毕竟还是不太方便，虽然支持 ollama 的 WebUI 很多，而且也可以接入 One API 进行统一管理，但老苏觉得最佳的交互体验组合应该还是 Open WebUI

文章传送门：适配Ollama的前端界面Open WebUI

不过今天老苏不打算使用 Open WebUI，而是给大家推荐一款浏览器插件 Page Assist。

它通过插件形式直接集成到侧边栏，无需复杂配置即可一键调用本地部署的 AI 模型，让您可以从任何网页与您的模型进行交互。

相比传统 WebUI，Page Assist 具备一定的技术优势

特性	传统 WebUI	Page Assist
部署复杂度	需独立服务部署	浏览器插件即装即用
资源占用	200MB+ 内存	<50MB 内存
上下文感知能力	手动复制粘贴	自动捕获网页选区
多模型切换	需重新加载页面	实时无缝切换