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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

news 来源：原创 2025/5/21 20:03:36

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
在这里插入图片描述
接下来安装cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，找好对应CUDA版本的cuDNN
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
然后点击演示按钮，即可开始和deepseek-r1模型进行对话了
在这里插入图片描述
我们可以看到它在写代码方面非常出色
在这里插入图片描述
以下是它写出来的代码，效果还不错：

<template><div class="container"><h1 class="title">商品列表</h1><a-row :gutter="24"><a-col v-for="item in products" :key="item.id" :xs="24" :sm="12" :md="8" :lg="6" :xl="6"><a-card class="product-card" hoverable><template #cover><div class="image-wrapper"><a-image v-if="item.picture" :src="item.picture" alt="商品图片" /></div></template><div class="card-content"><h3 class="product-name">{{ item.name }}</h3><p class="product-description">{{ item.description }}</p><div class="price-section"><span class="price">￥{{ item.price }}</span></div><div class="action-buttons"><a-button type="primary" style="background-color: #ff6600; border-color: #ff6600;">查看详情</a-button><a-button style="margin-left: 8px; background-color: white; color: #ff6600; border-color: #ff6600;">加入购物车</a-button></div></div></a-card></a-col></a-row></div>
</template><script>
import { defineComponent } from 'vue';
import { Row, Col, Card, Image, Button } from 'ant-design-vue';export default defineComponent({components: {ARow: Row,ACol: Col,ACard: Card,AImage: Image,AButton: Button},data() {return {products: [{id: 1,name: '商品名称1',price: 99.99,picture: 'https://via.placeholder.com/200x200',description: '这是一个商品的简要描述，展示商品的基本信息。'},// 其他商品数据...]};}
});
</script><style scoped>
.container {padding: 24px;background-color: #f5f5f5;
}.title {margin-bottom: 24px;color: #333;font-size: 28px;text-align: center;
}.product-card {background-color: white;border-radius: 8px;transition: transform 0.2s;margin-bottom: 24px;
}.product-card:hover {transform: translateY(-5px);
}.image-wrapper {height: 200px;overflow: hidden;border-radius: 8px 8px 0 0;
}a-image {width: 100%;height: 100%;object-fit: cover;
}.card-content {padding: 16px;
}.product-name {margin: 0 0 12px 0;color: #333;font-size: 18px;
}.product-description {color: #666;font-size: 14px;line-height: 1.5;margin-bottom: 16px;
}.price-section {margin-bottom: 16px;
}.price {color: #ff6600;font-size: 20px;font-weight: bold;
}.action-buttons {display: flex;gap: 8px;justify-content: space-between;align-items: center;
}
</style>

那么它生成这么多token，耗时是多少呢？后台可以看到的
在这里插入图片描述
按这么算，生成速度是95tokens每秒，这么棒的效果只需要一块不到2万的4090D，简直不敢相信，相当于2万给自己找了一个会深度思考的助手，而且不是月薪，是妥妥的买断。

四、实战：构建一个简单的RAG应用

将需要问答的文档上传到MaxKB的知识库中。支持的文件格式包括PDF、Word、PPT等。
在这里插入图片描述
然后建议你上传markdown文档作为知识库，解析效率比较好，上传完成后可以批量进行向量化并生成问题。
在这里插入图片描述
在设置应用的时候勾选关联知识库即可在回答前搜索知识库。
在这里插入图片描述

五、总结

通过本文的实践，我们成功地将DeepSeek-R1模型部署到本地，并结合MaxKB搭建了一个简单的RAG应用。这种方式不仅节省了云服务的成本，还能够更好地控制数据隐私和模型性能，随时都可以对模型的回答进行RAG知识库的微调。如果你对AI技术感兴趣，不妨可以尝试一下。

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编程日记 2025/5/19 20:25:03

python：洛伦兹变换

洛伦兹变换&#xff08;Lorentz transformations&#xff09;是相对论中的一个重要概念&#xff0c;特别是在讨论时空的变换时非常重要。在四维时空的背景下&#xff0c;洛伦兹变换描述了在不同惯性参考系之间如何变换时间和空间坐标。在狭义相对论中&#xff0c;洛伦兹变换通常…...

编程日记 2025/5/20 1:58:08

题单：插入排序

题目描述 给定 n 个元素的数组&#xff08;下标从1开始计&#xff09;&#xff0c;请使用插入排序对其进行排序&#xff08;升序&#xff09;。 输入格式 两行&#xff0c;第一行为一个整数 n&#xff0c;表示元素的个数。 第二行 n 个空格分隔的整数&#xff0c;表示数组的…...

编程日记 2025/5/21 19:01:36

【Spring】Spring启示录

目录 前言 一、示例程序 二、OCP开闭原则 三、依赖倒置原则DIP 四、控制反转IOC 总结 前言 在软件开发的世界里&#xff0c;随着项目的增长和需求的变化&#xff0c;如何保持代码的灵活性、可维护性和扩展性成为了每个开发者必须面对的问题。传统的面向过程或基于类的设计…...

编程日记 2025/5/16 21:58:27

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.30 性能巅峰：NumPy代码优化全攻略

1.30 性能巅峰&#xff1a;NumPy代码优化全攻略 目录 #mermaid-svg-CMVXy3CN2tNmW8RJ {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-CMVXy3CN2tNmW8RJ .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-CMVXy3CN2tNmW8RJ …...

编程日记 2025/5/18 1:15:13