测试了一下使用open-webui作为ollama的外壳，使用deepseek更方便，open webui支持多模态输入，这里附上中文说明文档，只是语音识别识别率不太高,安装有两种方式，docker和python，这里为了方便，我使用了python安装方式，

以下是在Windows 10系统上本地部署DeepSeek的具体步骤，支持简单对话、联网搜索及Web对话界面：

一、环境准备

本人的笔记本是M1，16G版本的MacBook Pro，已经很多个年头了，但性能依旧强悍。这次看到DeepSeek大模型开源后，也是手痒痒，本地部署一套玩一玩。亲测16G内存，也可以流畅运行14b版本模型。

下面把部署过程列举出来，有需要的小伙伴可以一起尝试下，还是很简单的。

一，DeepSeek R1模型本地安装

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 WebUI，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容 API。

咱们之前呢装好了Ollama啊，那么也装好，部署了这个Ollama，上面，运行了咱们大语言模型，DeepSeek也装好了Docker啊，那么现在呢，我们看一看，怎么把open Web UI呢，放到咱们的Docker上面啊，来跑起来，这样呢咱们就有一个，交互式的界面了，网页界面了啊，好，那么怎么样去拉取这个呃，Open WebUI呢，这个时候，到我们的，

Open WebUI的官网上去啊，那么这个官网呢，嗯你可以看一下啊，就到咱们这官网上，那么在官网上面呢，我们可以找到啊，啊，那么Ollama装好了之后呢，我们使用怎么把Docker呃，利用Docker把咱们的这个呃，Open WebUI拿取镜像啊，来部署到咱们的Docker上面，那么这个指令呢，你可以直接复制这个指令，啊然后呢，复制完指令之后啊，当然，我这里指令也给大家看啊，那么用这个啊，他有些参数设置，

DeepSeek R1本地部署的步骤如下：

一、准备工作

1. 下载并安装Ollama：

o 访问Ollama官网（https://ollama.com），下载并安装适合自己操作系统的版本（Windows/macOS/Linux）。

o 安装完成后，打开Ollama软件，确保能够正常运行。

随着各种大语言模型的的流行和很多大语言模型的开源，尤其是DeepSeek开源之后，很多的用户都倾向于在本地部署一套大语言模型。