[镜像] Deepseek 本地化一键部署

镜像详情地址：https://cloud.hainiubl.com/#/excellentImageDetail?id=25861&imageType=excellent

点击镜像详情页面最下方的“添加到实验配置”按钮可直接运行该实战镜像

一、需求说明

为什么现在都在做大模型本地化部署？

• 数据敏感性：许多企业和组织处理的数据具有高度敏感性（如用户隐私、商业机密等）。将数据存储在本地服务器上，可以避免数据泄露风险。
• 合规性要求：一些行业（如医疗、金融等）受到严格的法规约束，要求数据必须存储在本地或特定区域。
• 低延迟：本地化部署可以减少网络延迟，提高搜索响应速度，尤其是在处理大规模数据时。
• 功能定制：企业可能需要根据自身需求对 DeepSeek 进行定制化开发，例如添加特定的搜索功能、优化算法等。本地化部署便于进行二次开发和定制。
• 无网络环境：在某些场景下（如军事、科研等），网络连接可能不可靠或不存在。本地化部署可以确保系统在离线状态下正常运行

本实验采用通过 Ollama + Deepseek+Open WebUI 的组合，来进行大模型的部署。部署时间不到20S，即可安装成功。用户既能享受本地化部署的数据安全性和性能优势，又能以低成本获得接近云端服务的易用性和功能扩展性。

二、环境介绍

机器介绍

• 一台linux机器
• 一个远程桌面机器

流程介绍

• 安装ollama
• 安装Deepseek
• 安装openssl
• 安装python
• 安装open-webui