网站遇到攻击时应该怎么做表格制作教程
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ollama和open-webui部署ds
引言
最近，deepseek是越来越火，我也趁着这个机会做了下私有化部署，我这边使用的ollama和 open-webui实现的web版本
ollama
简介
Ollama 是一个开源的工具，专门用于简化机器学习和 AI 模型的部署。它提供了一个统一的平台，允许你通过命令行工具创建、管理和更新模型。无论你是想在本地开发环境中运行模型，还是将其部署到云端，Ollama 都可以简化这一过程。
Ollama 支持多种常见的机器学习模型框架，包括但不限于 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers 等，此外还支持类似 DeepSeek 这种自定义的搜索引擎模型。
核心特性
- 易于使用的命令行界面：Ollama 提供了简单直观的命令行工具，可以通过几条命令就完成模型的创建、启动、更新等操作。
- 环境隔离：Ollama 可以为每个模型提供独立的运行环境，避免了不同模型之间的依赖冲突。
- 跨平台支持：无论你是使用 Linux、Mac 还是 Windows，Ollama 都可以无缝运行。
- 自动更新：Ollama 会自动为模型提供更新，确保你使用的是最新的版本。
- 高效的资源管理：通过 Ollama，你可以有效地管理计算资源，包括 CPU 和 GPU 的使用，确保模型运行的高效性。
安装
Linux
使用root用户执行下面的命令：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
windows
直接下载安装包：windows安装包
macos
下载压缩包：https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip
环境变量
为了Ollama能够对外提供服务，需要设置OLLAMA_HOST
在Linux上设置
如果Ollama作为systemd服务运行，通过systemctl设置环境变量：
-
使用systemctl edit ollama.service命令编辑systemd服务，将打开一个编辑器。
-
对每个环境变量，在[Service]部分添加两行行Environment：
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0" Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
红框内为后加的两行代码
-
保存并退出。
-
重新加载systemd并重启Ollama：
systemctl daemon-reload systemctl restart ollama
在Windows上设置
在Windows上，Ollama会继承您的用户和系统环境变量。
- 首先通过任务栏图标退出Ollama，
- 从控制面板编辑系统环境变量，
- 为OLLAMA_HOST、OLLAMA_ORIGINS等编辑或新建变量。
- 点击OK/Apply保存，
- 然后从新的终端窗口运行ollama。
启动ollama服务
执行命令
systemctl start ollama
部署 DeepSeek
通过https://ollama.com/library找到对应的模型，点进模型有拉取运行的命令，比如说
deepseek-r1:7b的模型，执行下面的命令就可以拉取并运行其模型：
ollama run deepseek-r1
下面是操作截图，如果你已经拉取并运行模型了，可以直接进行open-webui的步骤了
从https://ollama.com/library开始，页面如下：
点击你需要的模型deepseek-r1，点击后页面如下：
左侧红框是你需要下载的版本，这里默认就是7b版本了，如果你需要其他版本可以通过下拉列表切换
右侧红框就是你需要执行的命令，执行该命令就可以拉取并运行其模型
open-webui
现在ds已经可以用了，但是还缺少应该web界面，我这边选择的是open-webui，可以直接通过浏览器访问
docker-compose安装open-webui
这个就相对简单了，我使用的docker-compose部署，下面是docker-compose文件：
services:open-webui:image: ghcr.io/open-webui/open-webui:maincontainer_name: open-webuivolumes:- ./data:/app/backend/dataports:- "8088:8080"restart: always
不过这个启动后要等很久的时间，原因是默认的docker镜像是以openai为主的，但是默认情况下没有配，所以等的时间比较久。
出现下图中最后一行就是部署好了：
open-webui配置 ollama+deepseek
看到http://0.0.0.0:8080这个说明可以在浏览器中打开了，注意，浏览器打开时，端口是你docker-compose里面引出的，不一定是8080，我这个docker-compose端口就是8088，接下来浏览器输入http://ip:8088/打开，页面如下：
首次使用需要创建管理员账号，点击开始使用进行创建，页面如下：
内容输入完，点击”创建管理员账号“，因为默认的openai，这一步一样的需要等很长一段时间，不要着急，慢慢等，出现下面的界面就可以进行下一步了：
点击红框的按钮后，依次按照下面图片的顺序进行操作
这地方注意下，1那地方的如果你不使用OpenAI API，一定要想我上面截图中那样给关了，要不之后再进页面，还是需要等很长一段时间，然后设置好ollama的连接，按照我文档中安装的话，填入的内容就是http://IP:11434，全部填完后保存
保存后右上角出现提示，这时候就已经完全配好了，接下来，可以重新打开页面http://IP:8088/看看效果了
页面如下，打开后页面直接进入了，而且左上角的模型也默认加载出来了，如果你的ollama安装的多个模型，可以通过红框的下拉列表切换
最后，就是看看提问效果了，当然，我这个服务器配置不行，速度一般般，但是提问的结果已经显示出来了
