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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
然后到https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本的CUDA Toolkit

接下来安装cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，找好对应CUDA版本的cuDNN

再接下来安装pytorch，到官网https://pytorch.org/get-started/locally/

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。

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

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。

其中的think标签即它的深度思考过程

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

随后我们创建一个应用

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

然后点击演示按钮，即可开始和deepseek-r1模型进行对话了

我们可以看到它在写代码方面非常出色

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...]};}
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}
</style>

那么它生成这么多token，耗时是多少呢？后台可以看到的

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。

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。

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。