本地部署DeepSeek教程:一键远程访问,还能解决Ollama安全隐患

本文涉及的产品
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
简介: 本教程详细介绍如何使用Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek模型,并借助贝锐花生壳内网穿透实现安全远程访问。首先,安装Ollama并下载DeepSeek模型,根据显存选择合适参数(如4G选1.5B)。接着,通过Docker部署Open WebUI以获得图形化交互界面。最后,利用贝锐花生壳简单三步完成远程访问设置,支持HTTPS加密传输,保障数据安全。整个过程无需云服务器,轻松打造专属AI助手。

本篇内容将手把手带你使用Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek,并借助 贝锐花生壳内网穿透,轻松实现安全远程访问,让你随时随地畅享个人专属AI!


相比直接将服务部署在云端或使用端口映射进行远程访问,贝锐花生壳内网穿透不仅让远程连接更便捷,还能有效防止未经授权的用户擅自访问本地部署的Ollama,全面保障AI资源的私密性与安全性!


一键开启:Ollama + DeepSeek 模型部署


首先,进入 Ollama 官网,按照提示几步就能轻松完成安装。



安装好 Ollama 后,打开命令提示符,参考命令“ollama run deepseek-r1:1.5b”一键下载,DeepSeek-R1 模型就会开始下载安装。



这里给大家个小建议,DeepSeek-R1 提供了从 1.5B 到 671B 的多种参数选择,大家可以根据自己电脑的显存大小来挑选合适的参数,4G 显存选 1.5B、8G 选 7B、16G 选 14B,这样能保证模型运行更顺畅。


Ollama默认仅开启本机访问(无法外部或远程访问)完成上述步骤后,即可在本机通过命令行,或通过http请求实现访问,返回以下结果说明已经正常运行。



图形化交互:Docker 部署 Open WebUI


除了通过命令行与 DeepSeek 交互,我们还可以用 Open WebUI 实现更友好的图形化界面操作。不过在此之前,得先确认电脑上安装并运行了 Docker,要是还没安装,需要去 Docker 官网一键下载安装。



接下来,通过 Docker 部署 Open WebUI :


输入 “docker run -d -p 3000:8080 --add - host=host.docker.internal:host - gateway - v open - webui:/app/backend/data --name open - webui --restart always” 这条命令。如果希望通过其他方式部署,大家也可以自行查看OpenWebUl github主页的教程。



完成Open WebUl部署后,打开浏览器,浏览器通过本机IP:127.0.0.1+预设的访问端口3000即可打开OpenWebUl。


这时候,完善一下本地管理员账号信息,它就已经自动连接到本地的 Ollama 了,选择好模型,就能直接在本地享受图形化交互的便捷。



利用贝锐花生壳内网穿透,实现安全远程访问


无需公网IP,简单3步完成部署

如果想随时随地远程访问本地部署的 DeepSeek,可以利用贝锐花生壳内网穿透,简单三步即可部署,轻松实现远程访问。


第一步,先注册一个贝锐账号,然后下载并登录花生壳客户端。



第二步,进入花生壳云管理平台,填写 Open WebUI 局域网 IP 和默认端口 “3000”,并设置安全访问规则。



值得一提的是,贝锐花生壳生成的访问地址支持无需本地部署证书,一键采用HTTPS协议,可实现全程加密传输,充分保障数据的私密性和安全性。

特别是对于Open WebUI的网页界面,花生壳额外支持加密验证,筑起双重防护屏障。

第三步,完成设置后,点击保存,就会自动生成一个外网访问地址,随时随地安全访问!



整个过程简单高效,无需复杂操作,也无需依赖云服务器,即可打造专属的AI助手!


贝锐花生壳强大防护能力,保障安全远程访问

不仅如此,贝锐花生壳还提供精细化访问权限控制、爆破防护等高级功能增值服务。它可以基于时间周期、IP 地址 / 区域、浏览器 / 系统版本等条件来判断是否允许访问,自动阻止未经授权的访问请求,再也不用担心私有服务暴露在公网。



通过以上这些步骤,我们不仅成功实现了 DeepSeek 的本地私有化部署,还借助贝锐花生壳轻松解锁了远程访问,整个过程简单高效,无需复杂操作,也无需依赖云服务器,就能打造专属的 AI 助手。

目录
相关文章
|
12月前
|
人工智能 文件存储 数据中心
Ollama部署本地大模型并通过Infortress APP远程访问保姆级教程
本文介绍如何快速上手本地大模型部署工具Ollama及AI远程访问工具Infortress。通过Ollama,开发者可轻松部署如Llama、Deepseek等主流开源模型,仅需几行命令即可完成安装与运行。结合Infortress,用户能实现对本地大模型的远程访问,支持多设备无缝对接,同时提供便捷的模型切换与知识库管理功能。Infortress更兼具NAS软件特性,成为个人AI数据中心的理想选择。
|
前端开发 Java 调度
springboot整合SSE技术开发经验总结及心得
springboot整合SSE技术开发经验总结及心得
3651 0
|
7月前
|
存储 缓存 安全
c盘清理软件推荐
c盘清理软件推荐
|
安全 API 网络安全
OpenStack的 网络服务(Neutron)
【8月更文挑战第23天】
1159 10
|
人工智能 数据可视化 API
Deepseek 本地部署“网页版”与“软件版”超级详细教学(deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studio)
近期,人工智能领域迎来了一股新的热潮,DeepSeek作为一款备受瞩目的开源语言模型,凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速在全球范围内引起了广泛关注。从技术社区到商业领域,DeepSeek的热度不断攀升,甚至有“挤爆”的趋势。这不仅反映了其强大的技术实力,也体现了市场和用户对其的高度期待。 在这样的背景下,本地部署DeepSeek模型的需求也日益增加。本地部署不仅可以避免网络延迟和数据隐私问题,还能根据用户需求进行定制化优化。结合deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studio AI等工具,用户可以轻松实现模型的本地化部署,并通过可视化面板
2469 8
Deepseek 本地部署“网页版”与“软件版”超级详细教学(deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studio)
|
10月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
DeepSeek R1+Ollama+Cherry Studio实现本地知识库的搭建
本文介绍了如何使用Ollama和CherryStudio搭建本地知识库,涵盖核心组件介绍、硬件与软件准备、模型部署流程及知识库构建方法。通过配置DeepSeek R1模型、嵌入模型和Cherry Studio平台,实现本地化自然语言处理与知识检索功能。
3325 0
|
存储 人工智能 API
DeepSeek——DeepSeek模型部署实战
本文介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式及API接入。首先,通过下载Ollama平台部署DeepSeek-R1模型,提供7种不同参数版本(1.5b至671b),用户可根据硬件选择合适的模型大小。接着,文章详细描述了如何在终端运行命令启动模型,并通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API,实现本地和云端模型的交互。最后,提及了DeepSeek官网和集成工具如POE的使用,帮助用户更好地利用DeepSeek进行开发和应用。
|
人工智能 Java 程序员
一文彻底拿下,赶紧本地部署DeepSeek体验一下最牛的大模型
本文介绍如何本地化部署DeepSeek大模型(deepseek-r1)及open-webui的安装过程,包括命令行操作、版本兼容性处理等详细步骤。DeepSeek号称“国运级”大模型,性能媲美OpenAI,支持直接对话,降低使用门槛。通过本教程,读者可以快速上手体验这一强大的推理模型。
1314 0
一文彻底拿下,赶紧本地部署DeepSeek体验一下最牛的大模型