以下是在Windows 10系统上本地部署DeepSeek的具体步骤，支持简单对话、联网搜索及Web对话界面：

一、环境准备

1. 硬件需求
2. 最低配置：8GB内存 + 4GB显存（如NVIDIA GTX 1050），可运行1.5B参数模型311。
3. 推荐配置：16GB内存 + 8GB显存（如RTX 4060），支持7B或8B模型流畅运行17。
4. 联网搜索功能：需额外配置代理或API接口（本地模型默认不支持联网，需结合第三方工具实现）。
5. 软件安装
6. Ollama：从官网下载Windows版本并安装（默认路径为C盘，需预留至少5GB空间）147。
7. Docker Desktop（可选）：用于部署Web交互界面（如Open WebUI）511。
8. Chatbox（可选）：图形化对话客户端910。

二、安装与配置步骤

1. 安装Ollama并下载模型

• 访问Ollama官网下载Windows安装包，双击完成安装79。
• 打开PowerShell（管理员权限），输入以下命令下载模型（以7B为例）：
• bash
• 复制
• ollama pull deepseek-r1:7b
• 等待下载完成（时间取决于网络速度和模型大小）211。

2. 运行模型

• 在PowerShell中输入以下命令启动模型：
• bash
• 复制
• ollama run deepseek-r1:7b
• 即可在命令行界面进行简单对话测试79。

3. 配置Web对话界面

• 方案一：使用Open WebUI（支持联网扩展）
• 安装Docker Desktop，启动后确保服务运行5。
• 在PowerShell中运行以下命令部署Open WebUI：
• bash
• 复制
• docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
• 若使用NVIDIA显卡，替换为支持CUDA的版本5。
• 浏览器访问 http://localhost:3000，选择Ollama API并绑定模型，即可通过网页交互5。
• 方案二：使用Chatbox（简化版图形界面）
• 下载并安装Chatbox客户端910。
• 打开设置，选择“Ollama API”，输入模型名称（如deepseek-r1:7b），保存后即可使用图形化界面对话9。

4. 联网搜索扩展（需自定义开发）

• 本地模型默认不支持联网，需通过以下方式实现：
• 调用第三方API（如搜索引擎API）并集成到对话流程中。
• 使用LangChain等框架结合本地模型与网络工具5。

三、注意事项

1. 模型选择：显存不足时可能需切换至低参数模型（如1.5B），或启用CPU模式（性能下降）311。
2. 存储空间：大模型（如14B）需20GB以上空间，建议提前清理C盘29。
3. 性能优化：
4. 启用GPU加速需安装NVIDIA驱动及CUDA工具包8。
5. 使用RTX 50系列显卡（如RTX 5090）可显著提升推理速度111。

四、常见问题解决

• 下载中断：重新运行命令或更换网络环境11。
• 显存不足：降低模型参数或关闭其他占用显存的程序37。
• 服务启动失败：检查Docker配置或重新安装Ollama5

DeepSeek 本地化部署后，可以通过以下几种方式实现联网搜索功能：

1. 使用 Open WebUI

Open WebUI 是一个基于 Docker 的前端界面，支持联网搜索功能。以下是具体步骤：

1. 安装 Docker：
2. 访问 Docker 官网下载并安装 Docker：Docker 官网 。
3. 安装 Open WebUI：
4. 在终端中运行以下命令：
5. bash复制
6. docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
7. 访问 http://localhost:3000/auth 创建管理员账号，然后进入 Open WebUI 界面 。
8. 启用联网搜索：
9. 在管理员面板 http://localhost:3000/admin/settings 中，打开联网搜索功能。
10. 如果有搜索引擎的 API，可以自行设置；否则可以选择免费的 DuckDuckGo 。
11. 在聊天界面的左下角点击 + 按钮，选择联网搜索即可 。

2. 使用 Page Assist 插件

Page Assist 是一个浏览器插件，支持本地 AI 模型的联网搜索功能。以下是具体步骤：

1. 安装 Page Assist 插件：
2. 打开 Chrome 浏览器，访问 Chrome Web Store，搜索并安装 "Page Assist - 本地 AI 模型的 Web UI" 插件 。
3. 配置 Page Assist：
4. 点击浏览器右上角的 Page Assist 图标，进入设置页面。
5. 在 "RAG 配置" 中，选择 DeepSeek-R1 模型，并保存配置 。
6. 在主界面中选择 DeepSeek-R1 模型，打开聊天界面的联网搜索开关 。
7. 使用联网搜索：
8. 在聊天界面中提问时，Page Assist 会自动调用联网搜索功能，获取最新的信息 。

3. 使用 Dify 部署

Dify 是一个支持私有知识库、智能体和联网搜索的平台。以下是具体步骤：

1. 克隆 Dify 代码仓库：
2. bash复制
3. git clone https://github.com/langgenius/dify.git
4. 启动 Dify：
5. 进入 Dify 根目录，运行以下命令：
6. bash复制
7. cd dify make build-all
8. 进入 Docker 目录并启动容器：
9. bash复制
10. cd dify/docker docker compose up -d
11. 配置联网搜索：
12. 在浏览器中访问 http://127.0.0.1，进入 Dify 的首页。
13. 在 Dify 的设置中，配置联网搜索功能，支持私有知识库和智能体 。

4. 使用 Ollama 和 vLLM

Ollama 和 vLLM 是常用的本地模型推理工具，支持联网搜索功能。以下是具体步骤：

1. 安装 Ollama：
2. 下载并安装 Ollama：Ollama 官网 。
3. 下载 DeepSeek-R1 模型：
4. 在 Ollama 的模型列表中，选择 DeepSeek-R1 模型并下载，例如 deepseek-r1:7b 。
5. 运行模型：
6. 在终端中运行以下命令：
7. bash复制
8. ollama run deepseek-r1:7b
9. 启用联网搜索：
10. 在 Ollama 的设置中，打开联网搜索功能，可以选择免费的 DuckDuckGo 搜索引擎 。

通过以上方法，你可以在 DeepSeek 本地化部署后实现联网搜索功能，获取最新的信息和知识。