新鲜速递：DeepSeek-R1开源大模型本地部署实战—Ollama + MaxKB 搭建RAG检索增强生成应用

在AI技术快速发展的今天，开源大模型的本地化部署正在成为开发者们的热门实践方向。最火的莫过于吊打OpenAI过亿成本的纯国产DeepSeek开源大模型，就在刚刚，凭一己之力让英伟达大跌18%，纳斯达克大跌3.7%，足足是给中国AI产业扬眉吐气了一回。

本文将手把手教大家如何利用DeepSeek-R1开源大模型，通过Ollama工具实现本地部署，并结合MaxKB搭建一个简单的RAG（检索增强生成）应用。

一、环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

操作系统：Windows/Mac/Linux
Python版本：3.8及以上
硬件要求：建议使用NVIDIA显卡，至少16GB内存
安装工具：Git、Python3.9、pip、pytorch，实现请准备好CUDA驱动、pytorch的GPU版本

运行nvidia-smi命令可以查看CUDA版本在这里插入图片描述
然后到https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本的CUDA Toolkit

接下来安装cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，找好对应CUDA版本的cuDNN

再接下来安装pytorch，到官网https://pytorch.org/get-started/locally/
在这里插入图片描述
当环境准备妥当之后，进入python，输入import torch，再输入torch.cuda.is_available()回车，看看是不是True，如果不是，则说明安装的版本不正确，比如驱动版本不对、CUDA版本不对、python版本不对、pytorch版本不对，特别要注意使用了国内镜像安装pytorch的朋友，有可能默认命中的是cpu版本而不是gpu版本，必要时需要手动下载whl安装包进行安装。
在这里插入图片描述
如果还想要后续使用MaxKB作为界面的话，那么Windows还需要启动Hyper-V并安装Docker Desktop，Linux则安装一套docker就可以，这里不再赘述。

二、Ollama本地部署DeepSeek-R1

Ollama是一个轻量级的AI模型运行框架，支持多种开源大模型的本地化部署。以下是部署deepseek-r1的具体步骤：

1. 安装Ollama

打开终端，Linux输入以下命令安装Ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

而Windows就相对更容易安装一些，直接到官网下载即可
在这里插入图片描述

2. 下载并安装DeepSeek-R1模型

使用Ollama拉取DeepSeek-R1模型，这里因为我用的是4090显卡，显存只有24G，所以最大能运行32b模型：

ollama run deepseek-r1:32b

如果下载速度较慢，可以尝试使用镜像源或代理加速。下载完成之后即可在命令行里进行问答。
在这里插入图片描述
其中的think标签即它的深度思考过程

默认情况下，Ollama会在http://localhost:11434端口提供API服务，后面搭建MaxKB会用到。

三、使用MaxKB搭建RAG应用

MaxKB是一个专注于文档问答的开源工具，支持与本地AI模型结合使用。以下是具体步骤：

1. 安装MaxKB

如果你是使用Linux操作系统，则在有docker的情况下运行

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

如果用的是Windows操作系统，则运行

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v C:/maxkb:/var/lib/postgresql/data -v C:/python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

2. 配置DeepSeek-R1模型

用浏览器打开localhost:8080，按指示操作初始化管理员用户名和密码
然后到模型设置里手动填上deepseek-r1:32b模型
在这里插入图片描述
随后我们创建一个应用

然后我们设置这个应用，把刚才添加的AI模型选中，点击保存并发布

然后点击演示按钮，即可开始和deepseek-r1模型进行对话了

我们可以看到它在写代码方面非常出色

以下是它写出来的代码，效果还不错：

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