在人工智能技术飞速发展的当下，本地化部署大型语言模型已成为开发者探索的热点。本文将手把手指导您在Windows系统上完成deepseek-r1大模型的本地部署，并实现基于浏览器的远程交互功能。

要实现本地部署DeepSeek R1大模型其实也不难，只需在电脑中安装能够运行各种AI模型的开源工具Ollama 就可以了，不过如果感觉在终端中和AI交互不太美观，我们也可再安装一个图形化的界面，就能在网页中和大模型聊天了，下面就来具体演示一下。

1. 安装Ollama

首先访问Ollama的官网：Download Ollama on Windows

下载适配你的操作系统的客户端

安装好之后，我们按住Win+R键，在运行框中输入cmd打开Windows系统自带的终端界面：

然后输入ollama回车，看到下面信息即为安装成功！

2. 安装DeepSeek-r1模型

回到 Ollma 官网，点击 Model：

页面跳转后可以看到第一个就是DeepSeek-r1模型：

然后，点击它，在打开的页面中我们可以选择想要下载的各种量级的模型，右侧则是对应的模型下载命令：

它的下载命令是：

在刚才打开的cmd终端中，执行这行命令：

PS：同样需要预留2G以上存储空间

稍等一会儿就能看到deepseek模型已经下载到了本地电脑，并提示我们可以发送信息进行交互了！

输入问题，马上就能收到回答，速度很快的：

3. 安装图形化界面

现在我们已经能够在本地Windows电脑上正常使用deepseek-r1模型与AI进行聊天了，但像开头说的那样，这个界面可能不是很美观，在复制回答时也不太方便，我们可以通过安装一个GUI界面来解决这个问题。

本教程以Open WebUI这个项目为例，使用Docker进行安装，它以前的名字就叫 Formerly Ollama WebUI。可以理解为一开始就是专门适配Ollama的WebUI，它的界面也对用惯了chatgpt的小伙伴来说更相似一些。当然，大家也可以选择其他的WebUI。

3.1 Windows系统安装Docker

如果大家之前未安装过Docker，可以参考下方教程进行安装：

首先，选择要安装的Docker版本进行安装：

下载地址：

1. 国内用户优先下载地址：

   https://github.com/tech-shrimp/docker_installer/releases/download/latest/docker_desktop_installer_windows_x86_64.exe

2. 适用于Windows的Docker桌面 – x86_64：
   [https://desktop.docker.com/win/main/amd64/Docker%20Desktop%20Installer.exe?utm_source=docker&utm_medium=webreferral&utm_campaign=docs-driven-download-win-amd64&_gl=1rjke9f_gcl_auMjAxNTA4ODQwMy4xNzI1ODYzMTMx_gaMTc3ODM4NTkyMy4xNzI0MDM2OTcw_ga_XJWPQMJYHQMTczMDI2OTA1NC42LjEuMTczMDI2OTQwNC4zOC4wLjA.](https://desktop.docker.com/win/main/amd64/Docker Desktop Installer.exe?utm_source=docker&utm_medium=webreferral&utm_campaign=docs-driven-download-win-amd64&_gl=1rjke9f*_gcl_auMjAxNTA4ODQwMy4xNzI1ODYzMTMx_gaMTc3ODM4NTkyMy4xNzI0MDM2OTcw_ga_XJWPQMJYHQ*MTczMDI2OTA1NC42LjEuMTczMDI2OTQwNC4zOC4wLjA.)

3. 适用于Windows的Docker Desktop Arm(测试版)
   [https://desktop.docker.com/win/main/arm64/Docker%20Desktop%20Installer.exe?utm_source=docker&utm_medium=webreferral&utm_campaign=docs-driven-download-win-arm64&_gl=118eu5gs_gcl_auMjAxNTA4ODQwMy4xNzI1ODYzMTMx_gaMTc3ODM4NTkyMy4xNzI0MDM2OTcw_ga_XJWPQMJYHQMTczMDI2OTA1NC42LjEuMTczMDI2OTQwNi4zNi4wLj](https://desktop.docker.com/win/main/arm64/Docker Desktop Installer.exe?utm_source=docker&utm_medium=webreferral&utm_campaign=docs-driven-download-win-arm64&_gl=118eu5gs*_gcl_auMjAxNTA4ODQwMy4xNzI1ODYzMTMx_gaMTc3ODM4NTkyMy4xNzI0MDM2OTcw_ga_XJWPQMJYHQ*MTczMDI2OTA1NC42LjEuMTczMDI2OTQwNi4zNi4wLj)

可选: 如果想自己指定安装目录，可以使用命令行的方式 参数 –installation-dir=D:\Docker可以指定安装位置

然后点击任务栏搜索功能，启用”适用于Linux的Windows子系统” 、”虚拟机平台”

然后使用管理员权限打开命令提示符，安装wsl2：

等待wsl安装成功，然后再次重启电脑，重启后点击桌面的Docker Desktop图标：选择先不注册直接登录即可。

打开Docker Desktop后，左下角显示是绿色的running就代表我们成功了：

PS：**Windows配置镜像站：**如无科学上网情况，可手动配置镜像站：
Setting->Docker Engine->添加上换源的那一段，如下图：保存后即可正常使用Docker.

也可以打开终端，比如powershell，然后输入docker，回车:

可以看到这个命令成功运行，同样说明docker安装成功。

3.2 Docker部署Open WebUI

然后访问Open WebUI的github页面 https://github.com/open-webui/open-webui

可以看到，如果你的Ollama和Open WebUI在同一台主机，那使用下面显示的这一行命令在cmd终端中就可以在本地快速进行部署：

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

将上边在docker中部署Open WebUI的命令复制后粘贴到终端中，回车：

然后等待安装完毕即可：如下图所示：

安装完成后，在Docker Desktop中可以看到Open WebUI的web界面地址为：https://localhost:3000

点击后，会在浏览器打开登录界面：

点击sign up注册，账号，邮箱，密码记好，下次登录时需要用到邮箱和密码登录：

然后点击create account创建账号即可：然后就能在浏览器中使用类似chatgpt界面的Open WebUI了！

3.3 添加Deepseek模型

点击右上角的设置，可以修改当前界面的语言为简体中文：然后点击保存即可。

点击上方选择一个模型旁边的加号+可以增加大模型，点击下拉按钮可以选择当前使用哪一个已安装的模型，这里选择刚才安装的DeepSeek-r1:1.5b，接下来就可以愉快的跟DeepSeek-r1大模型在网页中聊天了！

到这里就成功部署了DeepSeek并使用Open WebUI在网页中与AI交互，之后你可以根据自己的需求训练 DeepSeek，将 DeepSeek 训练成自己专用AI助手。

4. 安装内网穿透工具

但如果想实现不在同一网络环境下，也能随时随地在线使用Open WebUI与本地部署的DeepSeek-r1大模型在网页中聊天，那就需要借助cpolar内网穿透工具来实现公网访问了！接下来介绍一下如何安装cpolar内网穿透，过程同样非常简单：

首先进入cpolar官网：

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的cpolar：

登录成功后，点击下载cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到配置界面,结下来在WebUI管理界面配置即可。

接下来配置一下 Open WebUI 的公网地址，

登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，

• 隧道名称：deepseek1（可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复）
• 协议：选择 http
• 本地地址：3000 (本地访问的地址)
• 域名类型：选择随机域名
• 地区：选择China Top

隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是http 和https：

使用上面的任意一个公网地址,在手机或任意设备的浏览器进行登录访问,即可成功看到 Open WebUI 界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到随时在线访问Open WebUI来在网页中使用本地部署的Deepseek大模型了！

5. 配置固定公网地址

接下来演示如何为其配置固定的HTTP公网地址，该地址不会变化，方便分享给别人长期查看你部署的项目，而无需每天重复修改服务器地址。

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称：

保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称：mydpsk，大家也可以设置自己喜欢的名称。

返回Cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道：deepseek1，点击右侧的编辑：

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名：mydpsk

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名。

最后,我们使用固定的公网https地址访问,可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了，可以随时随地在公网环境异地在线访问本地部署的Open WebUI来使用DeepSeek模型了！

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