0. 部署前的准备

首先我们需要足够算力的机器，这里我在vultr中租了有一张A16显卡一共16GB显存的服务器作为演示。部署的模型参数为14b的。如果需要部署满血版本671b的，需要更大的算力支持，这里由于是个人资金有限，就演示14b的部署过程，671b的也一样的。如果你不懂，但是想要在本地或者服务器中部署，可以点击这里。

准备服务配置如下：点击可以访问

硬件	软件
1张英伟达A16显卡16GB显存	Ubuntu22.04
24核心CPU
64GB运行内存
350GB存储空间

这里需要注意，在选择操作系统的时候，一定要选择支持GPU的操作系统，这里推荐使用Ubuntu。如下图所示。

如果不知道如何进入选择操作系统的页面，可以看我B站中的演示视频，搜索“编程分享录”用户名，进入空间后搜索“DeepSeek-R1服务器部署详细教程”。

1. 安装依赖

进入系统后，我们首先要执行下面命令。

apt-get update -y
apt-get upgrade -y

然后是安装ollama。点击这里访问ollama官方网站。执行下面sh脚本即可安装ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

系统默认安装好了显卡驱动。

nvidia-smi

如下图所示：

。

使用下面命令下载模型。

ollama run deepseek-r1:14b

那么现在我们就完成了服务器的部署，可以shell界面中进行问答，但是这样很不方便，我们可以借助chatbox的图形界面来对接我们部署的deepseek-r1大模型。

下载chatbox，可以点击这里，支持各种系统的客户端。不单电脑端可以用，手机（安卓和苹果）端也可以用。

下载完成后，直接双击安装就行。

等待安装好之后，配置使用Ollama API方式对接deepseek大模型。

首先我们需要在服务器中安装ufw，然后开启11434端口。

apt-get install ufw
ufw allow 11434/tcp

然后修改Ollama配置文件。

vim /etc/systemd/system/ollama.service

添加下面内容。

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

然后重新加载。

systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama

然后就可以在本地电脑或者手机端配置chatbox了，如下图所示。

2. 测试

现在我们就部署完成了，可以在本地访问我们自己的大模型了。

Q.E.D.