这篇笔记主要记录本地部署deepseek r1模型，通过使用Ollama部署，使用Open WebUI获取和chatGPT一样的用户交互界面，使用docker部署镜像。
使用Ollama安装模型并运行
在Ollama官网下载ollama,
我们安装了之后，不需要打开ollama这个应用，直接在命令行进行交互，看我们上面的安装截图，有安装命令行。在控制终端输入ollama, 如果有返回就是安装好了。
运行ollama命令就会开启ollama应用
点击模型去ollama的模型页面，选择deepseek-r1
注意看，右侧有ollama运行模型的命令，
ollama run deepseek-r1:1.5b
在命令终端运行ollama run deepseek-r1:1.5b，我这里选择适合我电脑内存的版本。
看截图显示Send a message (/? for help)发送信息就说明本地部署大模型已经成功了
问一个问题测试下为什么有核动力潜艇 没有核动力汽车呢
可以看到回答deepseek-r1:1.5b模型的回答不完全对，说燃油效率不高，这个应该是有核动力汽车的原因，我们试着用网页版的deepseek问下，可以看到回答就说的过去了,估计网页版用的是671b模型
这样运行模型，界面不是很友好，我们使用Ctrl/Control+D退出命令行。
使用Open WebUI
来自官网介绍
Open WebUI是一款可扩展的自托管人工智能界面，能适配您的工作流程，且全程完全离线运行。
我们看下它的文档，如果我们电脑已经安装了ollama, 就使用对应的命令，若要英伟达 GPU支持，请使用此命令。
我的电脑是Mac, 使用的是M2芯片，就没有英伟达GPU芯片，我就选择不需要英伟达GPU支持的命令。
苹果 M2 芯片采用统一内存架构，将 CPU 和 GPU 集成在同一芯片上，使 CPU 和 GPU 能够共享同一块内存，无需像传统显卡那样使用独立的显存，数据传输速度和效率更高
我要使用的是这个命令
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
需要先把docker启动，然后在终端运行命令，
然后看我们的docker客户端，
通过上面截图，我们发现容器自动运行了，访问下http://localhost:3000,或者点击容器旁的3000:8000， 因为是第一次，自动跳到http://localhost:3000/auth了，我们注册一个管理员账号
注册好管理员账号后，再访问3000端口，等一小会儿，（可能网络原因）就看到了界面，有一个版本更新日志弹窗，我们关掉。
如果你像我一样，发现等一会儿后页面出来之后，选择模型，没有模型。
那我们就在命令行运行，
ollama list，看有没有模型，运行了之后，发现有模型，这时候发现系统自动打开了ollama这个应用
多了ollama这个图标
我们再看下localhost:3000, 就有了我们这个模型
我们再问下前面的问题，为什么有核动力潜艇 没有核动力汽车呢
发现回答的和终端的回答不一样，而且感觉更不靠谱，都改变我的问题了，把问题变成了核动力潜艇与核动力汽车之所以没有成为主流，我继续追问了下，还是不明白我的问题
总结deepseekr1:1.5b没法实用
