注：内容转载于《绿联NAS私有云》公众号
时下最火的AI当属DeepSeek！
这么好用的工具，当然要强强联合！小优今天就为大家带来绿联NAS UGOS Pro系统部署DeepSeek- R1大语言模型教程，让你的工作学习效率UP UP！
【教程准备】
在部署DeepSeek之前，需要安装Ollama。
Ollama是大型语言模型框架，可以理解为AI模型的宿主。
如果需要美观的 UI 界面，需要安装其他应用配合～
本教程我们就通过部署OpenWebUI应用来运行 DeepSeek-R1模型！
Open WebUI是一款可扩展的、功能丰富的用户友好型自托管 Web 界面，旨在完全离线运行。
它支持包括 Ollama 和与 OpenAl 兼容的 API 在内的多种 LLM 运行器。
使用 Docker Compose 部署OpenWebUI容器（集成 Ollama）
在 UGOS Pro 系统中，推荐使用项目 Docker Compose 快速部署容器，适合需同时管理多个容器的场景，这种方法简化了容器的部署与管理工作。
以下是使用 Docker Compose 部署 OpenWebUI 的详细步骤。
打开 Docker 应用，点击【项目】 > 【创建】，启动项目创建向导。
在项目创建向导中，上传 OpenWebUI的Docker Compose 配置文件。（在绿联NAS私有云公众号后台发送【DeepSeek】关键词即可获取。）
上传配置文件后，点击【立即部署】，系统会自动拉取镜像并启动容器。
访问Open WebUI
要访问 Open WebUI 的 Web 界面，请按以下步骤操作：
1.局域网内打开浏览器，访问部署地址，进入登录页面后点击开始使用。
2.初次访问需创建管理员账号，设置用户名、邮箱及密码。
3.使用新建的账号登录。
注意：初次访问页面时，可能会遇到内部错误或连接被拒的情况，请稍候分钟再尝试加载。
界面空白问题
登录时，界面可能暂时显示为空白状态，这是由于正在后台加载数据。您可以通过查看日志文件来确认加载进度和状态。
4.成功登录后，将进入主界面。
下载和部署Deepseek-R1模型
1.前往 Ollama 官网：https://ollama.com下载模型，点击左上角 “Models” 。
2.选择“deepseek-r1”模型，点击进入查看详情。
界面空白排查：
1.进入 UGOS Pro 的 Docker 应用。
2.点击【容器】 > 选中 Open WebUI 容器 > 点击【日志】。
请检查日志中是否包含模型加载的进度信息，如 "get_all_models" 或 "Loading models" 等提示。
若日志显示正常加载，请等待1-2分钟，页面将自动刷新并恢复正常；若出现错误提示，则根据日志信息进行问题排查。
DeepSeek-R1各版本硬件要求和使用说明：
●1.5b 大小的模型通常至少需要 8GB RAM，针对边缘设备上的快速推理进行优化的轻量级版本。
●7b 大小的模型通常至少需要 16GB RAM，适用于通用推理任务的平衡模型。
●8b 大小的模型通常至少需要 32GB RAM，有更高的准确性和更好的上下文理解。
●14b 大小的模型通常至少需要 64GB RAM，推理和解决问题的能力得到提高。
●32b 大小的模型通常至少需要 128GB RAM，更强的逻辑分析和更精细的逐步输出。
●70b 大小的模型通常需要至少 256GB RAM，适用于高级人工智能驱动应用程序的高端版本。
●671b 大小的模型通常需要至少 512GB RAM ，专家混合 (MoE) 模型，每个令牌激活 370 亿个参数，以实现最先进的推理性能。
3.这里建议根据 NAS 硬件配置选择模型大小，不指定的话默认是 7B，本教程使用的设备是DXP480T Plus，采用Intel i5 1235u处理器，我们选择 1.5B 大小的模型。
4.复制旁边的拉取命令
5.登录 Open WebUI 的 Web 界面，点击左上角搜索输入模型名称（例如：ollama run deepseek-r1:1.5b） 直接下载使用。
6.（可选）或返回 UGOS Pro 的 Docker 应用，进入【容器】 > 选中 Open WebUI 容器 > 点击【终端】 > 新增 Bash 连接。
7.（可选）在 Bash 终端中粘贴拉取以下命令，等待模型下载完成。
ollama run deepseek-r1:1.5b
8.（可选）显示success说明模型下载完成，重启容器。
9.（可选）登录Open WebUI，确认模型是否已加载。
使用DeepSeek-R1模型
在新对话中使用模型，输入“ hello world ”或其他问题，可以看到已经能使用了。
请注意：部署大模型会显著增加 NAS 的 CPU 和内存负载，建议避免在高负载任务中使用。
注意事项请注意，
本教程中的镜像由第三方开发和维护，教程仅供参考。绿联不承担因用户操作不当、第三方软件漏洞或镜像更新引发的风险，包括但不限于：
· 第三方镜像可能导致您在 UGOS Pro 系统中的文件意外修改或删除。
· 使用不安全的镜像可能导致数据上传至第三方服务器，存在隐私和数据泄露风险。
· 为确保系统稳定和数据安全，请谨慎选择可信来源的第三方镜像。
其他注意事项：
1. 容器的文件/文件夹路径仅供参考，您可以根据个人习惯创建。
2. 网页访问的容器端口和本地端口应保持一致。如有冲突，请改为未使用的端口。容器之间的本地端口不能相同，端口冲突会导致无法启动容器。
3. 容器的网页链接仅在 bridge 桥接模式下可访问。
4. 镜像仅提供搭建教程，具体使用方法和深度玩法请网上搜索参考。
5. 镜像由第三方开发，具体配置变动和 bug 修复请关注相关官方信息。
6. 建议将 Docker 配置目录存储在 SSD 硬盘中，以避免机械硬盘影响系统性能。
时下最火的AI当属DeepSeek！
这么好用的工具，当然要强强联合！小优今天就为大家带来绿联NAS UGOS Pro系统部署DeepSeek- R1大语言模型教程，让你的工作学习效率UP UP！
【教程准备】
在部署DeepSeek之前，需要安装Ollama。
Ollama是大型语言模型框架，可以理解为AI模型的宿主。
如果需要美观的 UI 界面，需要安装其他应用配合～
本教程我们就通过部署OpenWebUI应用来运行 DeepSeek-R1模型！
Open WebUI是一款可扩展的、功能丰富的用户友好型自托管 Web 界面，旨在完全离线运行。
它支持包括 Ollama 和与 OpenAl 兼容的 API 在内的多种 LLM 运行器。
使用 Docker Compose 部署OpenWebUI容器（集成 Ollama）
在 UGOS Pro 系统中，推荐使用项目 Docker Compose 快速部署容器，适合需同时管理多个容器的场景，这种方法简化了容器的部署与管理工作。
以下是使用 Docker Compose 部署 OpenWebUI 的详细步骤。
打开 Docker 应用，点击【项目】 > 【创建】，启动项目创建向导。
在项目创建向导中，上传 OpenWebUI的Docker Compose 配置文件。（在绿联NAS私有云公众号后台发送【DeepSeek】关键词即可获取。）
上传配置文件后，点击【立即部署】，系统会自动拉取镜像并启动容器。
访问Open WebUI
要访问 Open WebUI 的 Web 界面，请按以下步骤操作：
1.局域网内打开浏览器，访问部署地址，进入登录页面后点击开始使用。
2.初次访问需创建管理员账号，设置用户名、邮箱及密码。
3.使用新建的账号登录。
注意：初次访问页面时，可能会遇到内部错误或连接被拒的情况，请稍候分钟再尝试加载。
界面空白问题
登录时，界面可能暂时显示为空白状态，这是由于正在后台加载数据。您可以通过查看日志文件来确认加载进度和状态。
4.成功登录后，将进入主界面。
下载和部署Deepseek-R1模型
1.前往 Ollama 官网：https://ollama.com下载模型，点击左上角 “Models” 。
2.选择“deepseek-r1”模型，点击进入查看详情。
界面空白排查：
1.进入 UGOS Pro 的 Docker 应用。
2.点击【容器】 > 选中 Open WebUI 容器 > 点击【日志】。
请检查日志中是否包含模型加载的进度信息，如 "get_all_models" 或 "Loading models" 等提示。
若日志显示正常加载，请等待1-2分钟，页面将自动刷新并恢复正常；若出现错误提示，则根据日志信息进行问题排查。
DeepSeek-R1各版本硬件要求和使用说明：
●1.5b 大小的模型通常至少需要 8GB RAM，针对边缘设备上的快速推理进行优化的轻量级版本。
●7b 大小的模型通常至少需要 16GB RAM，适用于通用推理任务的平衡模型。
●8b 大小的模型通常至少需要 32GB RAM，有更高的准确性和更好的上下文理解。
●14b 大小的模型通常至少需要 64GB RAM，推理和解决问题的能力得到提高。
●32b 大小的模型通常至少需要 128GB RAM，更强的逻辑分析和更精细的逐步输出。
●70b 大小的模型通常需要至少 256GB RAM，适用于高级人工智能驱动应用程序的高端版本。
●671b 大小的模型通常需要至少 512GB RAM ，专家混合 (MoE) 模型，每个令牌激活 370 亿个参数，以实现最先进的推理性能。
3.这里建议根据 NAS 硬件配置选择模型大小，不指定的话默认是 7B，本教程使用的设备是DXP480T Plus，采用Intel i5 1235u处理器，我们选择 1.5B 大小的模型。
4.复制旁边的拉取命令
5.登录 Open WebUI 的 Web 界面，点击左上角搜索输入模型名称（例如：ollama run deepseek-r1:1.5b） 直接下载使用。
6.（可选）或返回 UGOS Pro 的 Docker 应用，进入【容器】 > 选中 Open WebUI 容器 > 点击【终端】 > 新增 Bash 连接。
7.（可选）在 Bash 终端中粘贴拉取以下命令，等待模型下载完成。
ollama run deepseek-r1:1.5b
8.（可选）显示success说明模型下载完成，重启容器。
9.（可选）登录Open WebUI，确认模型是否已加载。
使用DeepSeek-R1模型
在新对话中使用模型，输入“ hello world ”或其他问题，可以看到已经能使用了。
请注意：部署大模型会显著增加 NAS 的 CPU 和内存负载，建议避免在高负载任务中使用。
注意事项请注意，
本教程中的镜像由第三方开发和维护，教程仅供参考。绿联不承担因用户操作不当、第三方软件漏洞或镜像更新引发的风险，包括但不限于：
· 第三方镜像可能导致您在 UGOS Pro 系统中的文件意外修改或删除。
· 使用不安全的镜像可能导致数据上传至第三方服务器，存在隐私和数据泄露风险。
· 为确保系统稳定和数据安全，请谨慎选择可信来源的第三方镜像。
其他注意事项：
1. 容器的文件/文件夹路径仅供参考，您可以根据个人习惯创建。
2. 网页访问的容器端口和本地端口应保持一致。如有冲突，请改为未使用的端口。容器之间的本地端口不能相同，端口冲突会导致无法启动容器。
3. 容器的网页链接仅在 bridge 桥接模式下可访问。
4. 镜像仅提供搭建教程，具体使用方法和深度玩法请网上搜索参考。
5. 镜像由第三方开发，具体配置变动和 bug 修复请关注相关官方信息。
6. 建议将 Docker 配置目录存储在 SSD 硬盘中，以避免机械硬盘影响系统性能。
