全平台制霸！零门槛在本地解锁DeepSeek R1：Ollama+OpenWebUI终极部署手册
纯干货教程，无需GPU也能玩转大模型！三平台通用教程带你20分钟搭建私有AI大脑
一、环境准备：Ollama全平台安装指南
▍Windows玩家专属通道
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1. 访问Ollama官网下载.exe安装包
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2. 双击安装后自动创建环境变量
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3. Win+R打开CMD验证安装：
ollama --version
▍macOS极简操作
# 一行命令搞定安装 curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
▍Linux高手模式
# Ubuntu/Debian用户专享 curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # CentOS/RHEL用户方案 sudo dnf install ollama sudo systemctl enable ollama
二、模型部署：秒拉DeepSeek R1镜像
全平台通用命令（建议开启魔法工具加速）：
ollama pull deepseek-r1:latest
✅ 验证下载成功：
ollama list # 应该显示：deepseek-r1:latest
三、模型试运行：开启你的AI终端对话
交互式聊天模式：
ollama run deepseek-r1
API调试模式（新开终端）：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek-r1", "prompt": "用python写快速排序" }'
四、可视化控制：OpenWebUI极速部署
Docker一键启动方案（需提前安装Docker）：
docker run -d -p 3000:8080 \ -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \ --name openwebui \ --restart always \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main
访问控制台：http://localhost:3000
五、双剑合璧：WebUI配置实战
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1. 首次登录创建账号（本地验证无需邮箱）
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2. 设置 → Model → 选择
deepseek-r1 -
3. 高级设置建议：
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• Temperature设为0.7（平衡创造力）
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• 开启Markdown渲染
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• 设置最大token为4096
六、实战演示：打造你的AI知识库
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1. 新建对话窗口
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2. 输入测试prompt： “用三个不同编程语言实现斐波那契数列”
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3. 实时查看响应速度（首次加载稍慢）
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4. 尝试追问： “用rust优化上述python代码”
七、性能调优锦囊
Windows专属加速：
setx OLLAMA_NUM_PARALLEL 4 ollama serve
macOS内存优化：
export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m nohup ollama serve > ~/ollama.log &
Linux性能全开：
sudo systemctl edit ollama.service # 添加：Environment="OLLAMA_NUM_GPU=1"
八、常见问题急救包
❗ 模型不响应：
ollama rm deepseek-r1 ollama pull deepseek-r1
WebUI连接失败：
docker logs openwebui -f
多模型切换技巧：
ollama run 其他模型名 # 在WebUI设置中切换默认模型
九、高级玩法解锁
- 1. 本地文档训练：
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• 上传PDF/TXT文件到WebUI
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• 创建专属知识库
- 2. API集成：```
import requests response = requests.post(‘http://localhost:11434/api/chat’, json={ “model”: “deepseek-r1”, “messages”: [{“role”: “user”, “content”: “解释量子纠缠”}] })
现在，你的本地设备已经变身AI超级工作站！无论是代码生成、论文写作还是创意策划，DeepSeek R1随时待命。
快打开浏览器开始你的智能革命吧！
AI大模型学习福利
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
学会后的收获：
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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