说明：本人已经成功在公司部署DeepSeek-R1使用，并且已经投入给部分员工使用，我使用的是一台虚拟机centos7.9版本系统，这里我将部署的所有过程都截图记录下来，提供给有需要的人士使用，如觉得好用，点赞收藏转发。
1、配置主机名
系统需要自己先安装好，安装好系统之后，前提是这台机也能访问互联网，进入系统，修改主机名，这看大家，需不需要修改都可以。
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname deepsee
[root@localhost ~]# bash
2、关闭防火墙
[root@deepseek ~]# systemctl stop firewalld || systemctl disable firewalld
关闭selinux
[root@deepseek ~]# setenforce 0
把配置SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled
[root@deepseek ~]# sed -i "s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/" /etc/selinux/config
3、下载阿里源（可选）
[root@deepseek ~]# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
4、进入官网Ollama
4.1 官网网站：https://ollama.com，点击：Download。
4.2 进入下载的界面，也可以window部署，但是我使用Linux部署，然后点击到：Linux，再点击复制命令：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
5、下载并且安装
这个下载过程可能有点慢，我大概花40分钟左右，成功安装完成。如果网络快的话，就很快。
[root@localhost ~]# curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
6、服务验证以及查看命令是否可以使用
[root@deepseek ~]# ollama list #查看模型，因为刚刚安装好的还没有，需要下载模型才能看到。
NAME ID SIZE MODIFIED
[root@deepseek ~]# ollama -v #查看ollama安装的版本
ollama version is 0.5.7
[root@deepseek ~]# usermod -aG ollama $USER
[root@deepseek ~]# systemctl start ollama #启动ollama
[root@deepseek ~]# systemctl status ollama #查看ollama状态
7、下载deepseek r1 的模型
Deepseek 模型部署2.1 模型下载与加载，以 deepseek r1 模型为例：
访问官网：https://ollama.com/library/deepseek-r1，默认为 7b 模型，点击选择的时候可以看到每个模型的下载大小，根据自己的需求下载，如需其他模型，可以在当前页搜索所需模型，选选择模型后，再点击后面的复制按钮即可。比如我复制的命令：ollama run deepseek-r1:1.5b
回到Linux的界面进行执行命令下载，下载有可能会超时，如果超时了，继续执行该命令，等待下载完成即可。下载好就可以在这个界面操作>>>，这里输入文字即可聊天了，但是还需要安装页面，继续往下走。
[root@deepseek ~]# ollama run deepseek-r1:1.5b
各个模型的大小：
ollama run deepseek-r1:1.5b---------------#大小1.1G
ollama run deepseek-r1:7b-----------------#大小4.7G
ollama run deepseek-r1:8b-----------------#大小4.9G
ollama run deepseek-r1:14b---------------#大小9.0G
ollama run deepseek-r1:32b---------------#大小20.0G
ollama run deepseek-r1:70b---------------#大小43G
ollama run deepseek-r1:671b-------------#大小403G
第二次下载模型（安装时先可忽略）
上是我第一次安装时候下载的模型，我是全部安装好了，再下载大一点的模型，但是下载了好久，然后才慢慢找到规律：基本每次只能跑1%，然后手动结束，再运行，如果要跑到100%，可能需要操作100次。如果长时间没有结束就超时。
下载模型遇到的问题：ollama pull时进度回退，不知是否最近太多人下载导致服务器问题，下载大点的模型经常进度条往回退，解决方法就是每隔一会关闭进程重下载，断点续传可以
继续下载。
摸索着，下载了两天，终于下载完成了。
安装docker
1、时间同步
[root@deepseek ~]# yum install ntp -y #如果没有ntp命令，需要安装
[root@deepseek ~]# timedatectl set-timezone Asia/Shanghai #如果时区不对，就需要变更一下
[root@deepseek ~]# ntpdate ntp1.aliyun.com
2、安装阿里云：
安装先先做一下备份：
[root@deepseek ~]# cd /etc/yum.repos.d
[root@deepseek yum.repos.d]# mkdir back
[root@deepseek yum.repos.d]# cp -ra CentOS-Base.repo back
wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
3、安装依赖包：[root@deepseek ~]# yum -y install gcc gcc-c++ yum-utils[root@deepseek ~]# yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo [root@deepseek ~]# yum makecache fast
4、安装docker容器。[root@deepseek ~]# yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin -y安装完成之后，查看版本：[root@deepseek ~]# docker version
[root@deepseek ~]# docker info #查看加速是否成功[root@deepseek ~]# systemctl enable --now docker #启动docker[root@deepseek ~]# systemctl status docker #查看状态
添加配置daemon.json，如果没有这个文件就直接创建即可：
[root@deepseek ~]# vim /etc/docker/daemon.json{"registry-mirrors": ["https://docker.registry.cyou","https://docker-cf.registry.cyou","https://dockercf.jsdelivr.fyi","https://docker.jsdelivr.fyi","https://dockertest.jsdelivr.fyi","https://mirror.aliyuncs.com","https://dockerproxy.com","https://mirror.baidubce.com","https://docker.m.daocloud.io","https://docker.nju.edu.cn","https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://mirror.iscas.ac.cn","https://docker.rainbond.cc"]}
加载配置和重启docker
[root@deepseek ~]# systemctl daemon-reload
[root@deepseek ~]# systemctl restart docker
5、拉取openui镜像
国内源，就行这个行了。[root@deepseek ~]# docker pull ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main
#国外源（可不用执行）[root@deepseek ~]# docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
6、启动openui
docker run -d --net=host \-e PORT=3000 \-e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 \-e ENABLE_SIGNUP=true \-e ENABLE_OPENAI_API=False \-v open-webui:/app/backend/data \--name open-webui --restart always \ghcr.io/open-webui/open-webui:main
7、访问页面
7.1 启动好了，就可以访问界面（可能比较慢些，等一会再访问页面），在浏览器中输入链接：http://172.16.3.4:3000，点击下面的开始使用。
7.2 第一次打开界面出现创建管理员的账号，注意：这个是创建管理员账号。输入相关信息后，点击：创建管理员账号。
7.3 创建好账号，进入的界面，点击：确认，开始使用。
7.4 左上角选择你的模型，开始问问题。
8、修改配置
接下来还需要修改一下配置，右上角点击头像，再点击：管理员面板。
在”管理员控制面版“界面，点击”设置---通用“ 的界面，把”允许新用户注册“开关打开，，再点击”默认用户角色“选择”用户“，默认是不开启的。
在”管理员控制面版“界面，点击”设置---模型“ 的界面，
在”可见性“选择”public“，公用的，，下面点击”保持并更新“，这样其他用户才能看到这个模型，注意：默认是不开启的，用户注册了看不到。
然后其他的配置自己可以研究研究，工具自己的需求，还有很多配置可设置的。
第二次我下载的模型：
如果重启了机器，并且服务没有启动，需要手动重启一的open-webui，正常来说会启动。
停止open-webui如果需要停止open-webui，可以使用以下命令：docker stop open-webui
启动open-webui如果需要启动open-webui，可以使用以下命令：启动openui
docker run -d --net=host \-e PORT=3000 \-e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 \-e ENABLE_SIGNUP=true \-e ENABLE_OPENAI_API=False \-v open-webui:/app/backend/data \--name open-webui --restart always \ghcr.io/open-webui/open-webui:main
注意防火墙是否重启机器后开启了
并且做了压测。
第一次：20核32G，回复问题非常慢，基本都跑不动，CPU跑到100%
第二次：后来我加大CUP的核数，但是还是很慢，32核20G，CPU跑到95%左右了，总比第一次快好多了。
