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安装Docker
完成本地DeepSeek-r1的部署后【清晰教程】本地部署DeepSeek-r1模型-CSDN博客，通过Docker为本地DeepSeek-r1部署WebUI界面。
访问Docker官网
https://www.docker.com/
选择合适的版本进行下载安装
按照默认情况安装即可
打开命令行，键入docker，如显示以下信息说明Docker安装成功
配置&检查
安装完成后，在“启用或关闭Windows功能中”，启用”适用于Linux的Windows子系统” 、”虚拟机平台”
使用管理员权限打开命令提示符，安装/更新wsl2：
wsl --set-default-version 2wsl --update --web-download
安装/更新wsl2后重启电脑，进入Docker
选择跳过登录直接进入Continue without signing in
左下角Engine running说明一切正常，可以进行图形化界面的部署
Open WebUI
Open WebUI 是一个开源的、功能丰富的自托管 Web 用户界面，专为与大型语言模型（LLMs）交互而设计，与chatgpt界面相似。它支持完全离线运行，兼容多种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI API，并提供直观的聊天界面。其功能强大，支持 Markdown 和 LaTeX、本地 RAG 集成、多语言、多模型对话、网络搜索和图像生成集成，还具备语音和视频通话功能，满足多样化需求。
Open WebUI 的部署方式灵活，支持通过 Docker 或 Kubernetes 快速安装，界面响应式设计适配桌面和移动设备。它为开发者、研究者和企业提供了便捷的 AI 应用部署和访问方式，尤其适合对数据隐私要求较高的场景，能够快速搭建生成式 AI 应用，具有不错的用户体验。
部署Open WebUI
通过docker run命令在本地主机进行快速部署
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
- docker run：用于创建并启动一个新的 Docker 容器。
- -d：表示以后台模式运行容器，容器在后台运行，不会阻塞终端。
- -p 3000:8080：将容器内的8080 端口映射到宿主机的 3000 端口。这意味着你可以通过访问宿主机的 3000 端口来访问容器内运行的应用（默认是 Open WebUI 的 Web 界面）。
- --add-host=host.docker.internal:host-gateway：在容器的 /etc/hosts 文件中添加一个条目，将 host.docker.internal 映射到宿主机的网关地址。这通常用于在容器内部访问宿主机上的服务，确保容器能够与宿主机进行通信。
- -v open-webui:/app/backend/data：将宿主机上的一个名为 open-webui 的卷（如果不存在则会自动创建）挂载到容器内的 /app/backend/data 目录。这用于持久化存储容器内的数据，例如模型文件、配置文件等，即使容器被删除，数据也不会丢失。
- --name open-webui：为容器指定一个名称，这里是 open-webui。这样可以通过名称来管理容器，例如使用 docker stop open-webui 来停止容器。
- --restart always：设置容器的重启策略为“始终重启”。这意味着无论容器因何种原因停止，Docker 都会自动重新启动它。
- ghcr.io/open-webui/open-webui:main：指定要运行的 Docker 镜像。这里使用的是ghcr.io/open-webui/open-webui 镜像的 main 标签，表示从 GitHub Container Registry 获取最新的主分支版本。
部署完成结果如下
部署完成后，在Docker的Containers中可以看到Open WebUI
复制对应的地址
http://localhost:3000/
进入UI界面，开始使用
创建管理账户，设置账号，邮箱，密码
确认更新消息
随即可在浏览器中使用，进一步可通过cpolar进行内网穿透以供大规模公网访问
部署效果
基于本地部署的 DeepSeek 能提供高度的灵活性和定制化能力，支持多语言、可扩展的插件功能，能够根据用户需求优化性能和配置。此外，本地部署无需支付订阅费用，降低了长期使用成本，同时用户完全自主控制模型运行和数据管理，避免外部服务中断风险。适用于创意写作、企业知识管理、教育研究等多种场景，能够高效利用本地资源，实现高性能和低延迟的交互体验。
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