近期deepseek多次冲上热搜，又是多模态支持，又是开源发布R1模型，最近还受到了网络攻击。这篇文章介绍下如何快速部署deepseek-R1，本地访问，因为目前提供了最低7B数据集的模型。
部署方案：Ollama + DeepSeek-R1 + Anything-LLM
这个方案包括如何安装和配置 Ollama 进行模型管理，使用 DeepSeek-R1 进行推理，并通过 Anything-LLM 提供 Web 界面。
ollama安装
windows直接下载安装部署即可
访问地址：ollama.com
安装完成后，桌面右下角会有小图标。
模型下载
直接去搜索deepseek-r1模型，或者首页上点击。
然后在终端命令执行
anything-llm安装
好的，以下是使用 Docker 安装 Anything-LLM 以及配置 DeepSeek-R1 模型的步骤。
1. 安装 Docker
首先，确保您的系统上已安装 Docker。如果尚未安装，可以参考以下链接进行安装：
docs.docker.com/docker-for-windows/install/
2. 克隆 Anything-LLM 仓库
在终端中执行以下命令来克隆 Anything-LLM 的 GitHub 仓库：
3. 创建 Dockerfile
在 目录下创建一个 ，其内容如下：
4. 构建 Docker 镜像
在 目录下执行以下命令来构建 Docker 镜像：
5. 创建配置文件
在 目录下创建一个 文件，并添加 DeepSeek-R1 模型的配置：
将模型放置在指定目录下：
将下载的 DeepSeek-R1 7B 模型移动到 Docker 容器可以访问的路径，例如 。
7. 运行 Docker 容器
使用以下命令运行 Docker 容器，并将模型目录挂载到容器中：
请将 替换为您本地存放模型的路径。
8. 验证部署
通过浏览器访问 ，您应该能够看到 Anything-LLM 的界面，并与 DeepSeek-R1 7B 模型进行交互。
总结
通过上述步骤，您可以使用 Docker 成功安装和部署 Anything-LLM，并配置 DeepSeek-R1 7B 模型。
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- L1.4.3 模型工程方法论
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