(含离线包) 基于Ubuntu22.04 LTS 部署Ollama + DeepSeek R1 + Open WebUI

教程背景：

市面上的大多数教程都正确，但是安装组件时需要连接至国外服务器，虽然教程编写者通过使用代理服务器顺利安装，但是部分普通用户没有这种网络条件、部分企业用户的服务器与外网隔离，从而导致安装失败。本教程提供必备组件的百度网盘共享，通过搭建本地Web服务器将组件包缓存给Ubuntu服务器使用

教程适合的对象：

非保姆式教程，不适合电脑初学者

适合可自行安装、配置Ubuntu系统，熟悉Windows系统的用户

原理：

将网盘中的必备组件下载到本地Windows电脑，通过chfs软件将Windows电脑部署为Web服务器。在Ubuntu服务器部署DeepSeek过程中，原本需要连接至国外服务器下载的组件包，转为通过本地Web服务器下载

一、自行安装Ubuntu22.04 LTS系统

备注1：修改为国内apt源或企业内部apt源，以加速组件下载速度

备注2：使用正确的时区 timedatectl set-timezone Asia/Shanghai

备注3：GUI桌面组件非必备，可选择性安装

备注4：如果使用Nvidia显卡，请自行搜索教程禁用nouveau驱动，安装Nvidia专用驱动，否则会导致服务器频繁死机

二、将共享盘中的Ollama组件、DeepSeek-R1模型、Open WebUI容器、工具缓存到本地Windows主机

共享盘地址：https://pan.baidu.com/s/12SfPzV6pqumvC3tyQpOomA?pwd=gci5

2-1：在本地Windows电脑的分区根目录创建名为 chfs_web 的文件夹

2-2：将网盘数据按需下载到 chfs_web 中

2-3：运行工具目录中的校验工具(只勾选校验SHA256)，校验以下文件是否完整

2-3-1：docker镜像目录需要校验的文件

备注：该镜像可通过国内源下载，但是考虑4.03G的体积较大，所以顺带共享到了网盘

2-3-2：ollama安装包目录需要校验的文件

备注1：官方安装包下载地址 https://github.com/ollama/ollama/releases/latest

备注2：教程使用的ollama版本为0.5.7，官方有版本更新后我会择时更新至网盘

备注3：因为官方版本迭代较快，本人因时间原因无法第一时间同步至网盘

2-3-3：deepseek-r1模型库目录需要校验的文件

备注1：教程拿1.5b模型做截图，请校验实际下载的模型

备注2：网盘没有671b的模型包，一是文件过大不便共享，二是真正使用它的用户大概率不看本教程

2-3-4：工具目录中的文件不需要校验，运行不报错为正常

备注：chfs工具不能双击运行，要在cmd中运行chfs -version进行测试

2-4：搭建本地Web服务器

2-4-1：将工具目录中的chfs.exe拷贝至 C:\Windows\System32\

备注：如果不想拷贝至System32目录，或是使用的电脑有权限无法拷贝至该目录，也可拷贝至其他目录，但是在cmd运行时需要附带对应路径。如将chfs工具放到了D:\Tools中，在cmd运行时需要使用 D:\Tools\chfs.exe

2-4-2：假如 chfs_web 目录在D盘，使用8080作为Web端口，在cmd中运行以下命令启动Web服务

chfs -path "D:\chfs_web" -port 8080

2-4-3：通过浏览器访问 http//:Windows电脑的IP:8080 测试Web服务器是否加载成功

三、从Ubuntu服务器安装及配置Ollama

3-1：下载ollama安装脚本，通过命令修改脚本中的安装包链接地址为本地Web服务器

备注1：教程使用的本地Web服务器地址为 http://192.168.179.128:8080 请修改为自己的实际IP和端口

备注2：ollama安装结束后自动运行、并开机自启

备注3：教程以root用户操作服务器，如果所用服务器不具备root权限，请自行在需要root权限的命令前添加sudo

备注4：官网脚本下载地址为 https://ollama.com/download/linux 如果后期官网修改了脚本内容导致安装失败，而本人没有及时维护以下命令的话，请下载最新版脚本自行分析修改

# 创建临时目录存放脚本
mkdir /tmp/deepseek
# 下载官网脚本
cd /tmp/deepseek && wget https://ollama.com/install.sh
# 生成脚本副本用于修改
cp install.sh install_local.sh
# 将脚本中的安装包下载链接，改为本地Web服务器的链接
sed -i 's|https://ollama.com/download/|http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/ollama/|g' install_local.sh
# 运行安装脚本
bash install_local.sh

3-2：允许ollama服务端口监听于服务器的所有IP

备注：其默认监听于127.0.0.1，只能服务器自身访问ollama api服务。为方便对接Docker中的Open WebUI容器，以及对接其它需要使用ollama api的服务器，所以将其修改为监听服务器的所有IP。对安全要求较高的场所，请自行通过防火墙限制IP访问

# 备份ollama的service配置文件
cp /etc/systemd/system/ollama.service{,.bak}
# 添加参数使其监听于服务器的所有IP
sed -i '/\[Service\]/a Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"' /etc/systemd/system/ollama.service
# 重新载入service配置文件，重启ollama服务，查看ollama服务在修改配置文件后是否运行报错
systemctl daemon-reload && systemctl restart ollama && systemctl status ollama

3-3：测试

在Windows电脑的浏览器访问 http://Ubuntu服务器IP:11434 页面回显Ollama is running 表示ollama服务可以被其他服务器访问

四、将本地Web服务器的DeepSeek-R1模型下载至Ubuntu服务器，并测试运行

4-1：手动创建ollama模型清单存放目录

备注1：运行ollama pull 模型名称命令，其会自动创建 /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests 下的 registry.ollama.ai/library/deepseek-r1 清单目录，我们通过离线方式下载模型，需要手动创建该目录

备注2：如果通过ollama rm 模型名称命令依次将所有模型删除，它会在删掉最后一个模型后，顺带将 registry.ollama.ai/library/deepseek-r1目录删除，导致离线下载模型时需要再次手动创建该目录，而none文件可以让ollama误认为deepseek-r1目录还存在清单文件，从而防止其删除目录

# 手动创建存放模型清单的目录
mkdir -p /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1
# 创建none文件，防止目录被ollama删除
touch /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/none
# 设置目录目录所有者为ollama，权限为755
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests
chmod 755 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests
# 重启服务查看是否运行报错
systemctl restart ollama && systemctl status ollama

4-2：根据需求下载合适的DeepSeek-R1模型至Ubuntu服务器

备注1：每种模型可独立运行，并不依赖于其他模型。也就是使用8b模型时，无需下载1.5b和7b模型

备注2：教程使用的Web服务器URL为 http://192.168.179.128:8080 只需修改为自己的实际IP和端口，别修改以下脚本中的其他字符

4-2-1：下载1.5b模型

wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1 http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/1.5b/1.5b
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/1.5b/sha256-369ca498f347f710d068cbb38bf0b8692dd3fa30f30ca2ff755e211c94768150
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/1.5b/sha256-6e4c38e1172f42fdbff13edf9a7a017679fb82b0fde415a3e8b3c31c6ed4a4e4
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/1.5b/sha256-a85fe2a2e58e2426116d3686dfdc1a6ea58640c1e684069976aa730be6c1fa01
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/1.5b/sha256-aabd4debf0c8f08881923f2c25fc0fdeed24435271c2b3e92c4af36704040dbc
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/1.5b/sha256-f4d24e9138dd4603380add165d2b0d970bef471fac194b436ebd50e6147c6588
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*

4-2-2：下载7b模型

wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1 http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/7b/7b
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/7b/sha256-369ca498f347f710d068cbb38bf0b8692dd3fa30f30ca2ff755e211c94768150
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/7b/sha256-40fb844194b25e429204e5163fb379ab462978a262b86aadd73d8944445c09fd
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/7b/sha256-6e4c38e1172f42fdbff13edf9a7a017679fb82b0fde415a3e8b3c31c6ed4a4e4
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/7b/sha256-96c415656d377afbff962f6cdb2394ab092ccbcbaab4b82525bc4ca800fe8a49
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/7b/sha256-f4d24e9138dd4603380add165d2b0d970bef471fac194b436ebd50e6147c6588
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*

4-2-3：下载8b模型

wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1 http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/8b/8b
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/8b/sha256-0cb05c6e4e02614fa7f4c5d9ddcd5ae7e630e5df98602f1c0894ed0cacd11eeb
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/8b/sha256-369ca498f347f710d068cbb38bf0b8692dd3fa30f30ca2ff755e211c94768150
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/8b/sha256-6340dc3229b0d08ea9cc49b75d4098702983e17b4c096d57afbbf2ffc813f2be
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/8b/sha256-6e4c38e1172f42fdbff13edf9a7a017679fb82b0fde415a3e8b3c31c6ed4a4e4
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/8b/sha256-f4d24e9138dd4603380add165d2b0d970bef471fac194b436ebd50e6147c6588
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*

4-2-4：下载14b模型

wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1 http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/14b/14b
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/14b/sha256-369ca498f347f710d068cbb38bf0b8692dd3fa30f30ca2ff755e211c94768150
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/14b/sha256-3c24b0c80794f0eb6e0de0033f8e3203075db1c4640e837e097712a4b88d393b
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/14b/sha256-6e4c38e1172f42fdbff13edf9a7a017679fb82b0fde415a3e8b3c31c6ed4a4e4
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/14b/sha256-6e9f90f02bb3b39b59e81916e8cfce9deb45aeaeb9a54a5be4414486b907dc1e
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/14b/sha256-f4d24e9138dd4603380add165d2b0d970bef471fac194b436ebd50e6147c6588
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*

4-2-5：下载32b模型

wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1 http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/32b/32b
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/32b/sha256-369ca498f347f710d068cbb38bf0b8692dd3fa30f30ca2ff755e211c94768150
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/32b/sha256-6150cb382311b69f09cc0f9a1b69fc029cbd742b66bb8ec531aa5ecf5c613e93
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/32b/sha256-6e4c38e1172f42fdbff13edf9a7a017679fb82b0fde415a3e8b3c31c6ed4a4e4
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/32b/sha256-c7f3ea903b50b3c9a42221b265ade4375d1bb5e3b6b6731488712886a8c41ff0
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/32b/sha256-f4d24e9138dd4603380add165d2b0d970bef471fac194b436ebd50e6147c6588
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*

4-2-6：下载70b模型

wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1 http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/70b/70b
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/70b/sha256-f4d24e9138dd4603380add165d2b0d970bef471fac194b436ebd50e6147c6588
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/70b/sha256-6e4c38e1172f42fdbff13edf9a7a017679fb82b0fde415a3e8b3c31c6ed4a4e4
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/70b/sha256-5e9a45d7d8b98eb61a65815d36008bfef6fd6ebad6f0be432fb61d83b70550f8
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/70b/sha256-4cd576d9aa16961244012223abf01445567b061f1814b57dfef699e4cf8df339
wget -P /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/deepseek-r1/70b/sha256-369ca498f347f710d068cbb38bf0b8692dd3fa30f30ca2ff755e211c94768150
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/deepseek-r1/*
chown ollama:ollama -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*
chmod 644 -R /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/*

4-3：测试ollama能否识别所下载模型的名称、体积

ollama list

4-4：加载模型，测试能否使用

ollama run deepseek-r1:1.5b
# 输入对话，敲回车确认
# 按Ctrl+C可结束对话；按Ctrl+D可退出ollama程序

五、部署Open WebUI 容器，实现通过Web页面与DeepSeek对话

备注：虽然Open WebUI可以通过Python环境部署，但是从灵活性、便捷性、安全性、稳定性方面考虑，教程以Docker方式部署

5-1：从国内源下载Docker组件，配置Docker的国内镜像下载源

# 安装用于加载gpg证书需要的组件
apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release
# 添加阿里云源gpg证书
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
# 添加阿里云docker源，执行命令后需要按回车键确认添加
add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
# 更新apt源
apt update
# 安装docker组件 (安装后其自动运行，并开机自启)
apt install -y docker-ce
# 使用163源下载Docker镜像
echo '{"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]}' > /etc/docker/daemon.json
# 修改配置文件后，重启docker服务，查看运行是否报错
systemctl daemon-reload && systemctl restart docker  && systemctl status docker

5-2：将本地Web服务器上的Docker镜像下载至Ubuntu服务器

备注：笔者后期可能不再更新网盘中的镜像包，如果N年后还有读者参考本教程，请跳过本步骤，直接运行 5-3 中的命令通过在线方式下载最新版镜像

# 下载本地Web服务器上的Docker镜像
wget -P /tmp http://192.168.179.128:8080/chfs/shared/docker/open-webui.tar
# 恢复镜像
docker load -i /tmp/open-webui.tar
# 检查被恢复的镜像是否被docker识别
docker images

5-3：创建Open WebUI容器

备注：80为Docker容器Http服务的对外端口，可按需修改

docker run -d -p 80:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main

备注：如果服务器使用高性能Nvidia显卡，可运行特定容器实现GPU加速。因笔者没有高性能显卡无法测试，所以网盘未提供该镜像，以下是容器创建命令

docker run -d -p 80:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:cuda

5-4：视自身服务器的运行速度，等待3分钟左右容器启动完成后，从浏览器访问 http://Ubuntu服务器IP 注册管理员账号

5-5：注册完管理员账号，大概率会出现浏览器白屏。分析Open WebUI的Docker运行日志，用户登录后其默认访问OpenAI网站的模型列表，因国内网络访问该网站不通畅，所以浏览器一直白屏等待其响应，这里有两种解决方案：

方案一：

每隔2~3分钟手动刷新一下浏览器页面，等待10~20分钟其会响应成功，然后弹出更新提醒页面。接着在Open WebAI的管理员面板 --> 设置 --> 外部链接 --> 关闭OpenAI API --> 保存配置

方案二：手工修改Open WebAI的数据库，关闭OpenAI API

备注：随着Open WebUI版本升级，数据库参数及软件运行逻辑可能会发生变化，本方案可能失效或导致Open WebUI运行崩溃

# 安装sqlite3工具
apt install -y sqlite3
# 备份open-webui容器的数据库
cp /var/lib/docker/volumes/open-webui/_data/webui.db{,.bak}
# 编辑数据库
sqlite3 /var/lib/docker/volumes/open-webui/_data/webui.db
# 依次执行以下命令：
# 首先执行的命令
UPDATE config
# 接着执行的命令
SET data = json_set(
    data,
    '$.openai',
    json('{"enable": false}')
);
# 最后执行的命令
.quit
# 重启容器，视自身服务器运行速度，等待3分钟左右即可正常访问Web页面
docker restart open-webui

5-6：登录Open WebUI，测试使用模型

备注：Open WebUI默认隐藏思考过程，可点击箭头显示思考过程