想要在本地体验国产大模型DeepSeek-R1的强大能力？无需高配显卡，只需一台普通电脑，借助Ollama工具即可轻松部署！本文教你通过Docker+Open WebUI和Chatbox两种方式实现可视化操作，全程详细步骤+截图指引，从此告别“服务器繁忙”！
一、DeepSeek各模型配置与适用场景表
以下是不同规模DeepSeek模型的关键信息对比（以FP16精度推理为例），帮助您快速匹配需求：
1. 受众群体：根据模型规模划分典型用户类型，避免资源浪费。
2. 版本区别：重点功能差异（如代码生成、多语言、长文本优化等）。
3. 显存要求：若使用4-bit量化，显存需求可降低30%-50%（例如7B模型量化后仅需约 8GB）。
4. 无显卡方案：1.5B/2B模型可通过Ollama的CPU模式运行（速度较慢）。
二、准备工作：安装Ollama并拉取DeepSeek-R1模型
访问官网 https://ollama.com/，根据系统（Windows/Mac/Linux）下载安装包并安装，安装完成后打开终端输入命令验证是否安装成功：
ollama run deepseek-r1:8b
等待下载完成后，模型会自动加载，显示“>>> Send a message...”即表示成功。
三、方法1：Docker部署Open WebUI可视化
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访问 https://www.docker.com/
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
等待镜像拉取完成，浏览器访问 http://localhost:3000 进入Open WebUI。
1. 首次登录：点击“开始使用”注册账号（任意邮箱+密码）。
2. 绑定Ollama服务：点击新对话，选择已经部署好的本地模型
3. 选择模型：选择“deepseek-r1:8b”即可开始对话！
四、方法2：Chatbox客户端直连Ollama
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访问 https://chatboxai.app/
返回聊天窗口，输入问题测试模型响应，如“用Python写一个快速排序算法”。
五、总结与常见问题
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追求功能丰富选 Open WebUI，适合多模型管理；
原文始发于微信公众号（中泊研安全应急响应中心）：手把手教你本地部署DeepSeek-R1模型：两种可视化方法全攻略
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