什么是DeepSeek

DeepSeek 是一個基于 Transformer 架構的大型語言模型（LLM），由深度求索（DeepSeek）公司開發。它能夠處理自然語言理解、生成、翻譯、問答等多種任務。在目前大模型主流榜單中，DeepSeek-V3 在開源模型中位列榜首，與世界上最先進的閉源模型不分伯仲。在對話模型典型任務方面的評測效果如下：

當前 DeepSeek 模型有多個版本，參數量從 1.5B、70B到671B不等，適用于不同的應用場景和計算資源。參數量越多，資源消耗越多，使用者可以根據自己實際需求選擇不同模型版本。

注意
為維護良好的網絡環境和公共秩序，禁止任何用戶或機構利用天翼云平臺從事違法活動、傳播不良信息或實施違反社會公序良俗的行為。若發生此類行為，天翼云將依法采取必要措施，停止相關服務功能，并依法追究責任。
模型由DeepSeek公司提供，模型的結果僅供參考，并可能因不同的環境、數據或操作條件而有所不同，我們不對模型的任何結果負責。

快速體驗DeepSeek

Ollama 是一個專為本地運行大語言模型（LLMs）而設計的工具，支持多種模型格式，并提供了簡單易用的命令行接口。這里，我們以DeepSeek-r1-7b模型為例，講解如何在天翼云使用Ollama運行 DeepSeek模型，讀者可以根據自己實際需求修改云主機模型和云主機配置。

步驟一：創建GPU云主機

1. 進入創建云主機頁面

a.點擊天翼云門戶首頁的“控制中心”，輸入登錄的用戶名和密碼，進入控制中心頁面。

b.單擊“產品服務列表>彈性云主機”，進入主機列表頁。

c.單擊“創建云主機”，進入彈性云主機創建頁。

2. 進行基礎配置

a.根據業務需求配置“計費模式”、“地域”、“企業項目”、“虛擬私有云”、“實例名稱”、“主機名稱”等。

b.選擇規格。此處選擇"CPU架構"為"X86"、"分類"為"GPU加速/AI加速型"、"規格族"為"GPU計算加速型pi7"、"規格"為"pi7.4xlarge.4"。

c.選擇鏡像。“鏡像類型”選擇“鏡像市場”，在云鏡像市場中選擇預置了DeepSeek R1模型的DeepSeek-R1-7B-Ubuntu22.04鏡像。

注意
本鏡像推薦配置：內存≥8G、顯存≥16G。

注意
目前提供了預裝多種量化精度、多種參數量的模型，如您有需求，也可在云鏡像市場中進行選擇。

d.設置云盤類型和大小。

3. 網絡及高級配置

設置網絡，包括"網卡"、"安全組"，同時配備 "彈性IP" 用于下載和訪問模型；設置高級配置，包括"登錄方式"、"云主機組"、"用戶數據"。

4. 確認并支付

步驟二：使用DeepSeek模型

1. 通過web界面進行模型交互

注意
鏡像自帶的 ollama 工具監聽 127.0.0.1:11434、webui 監聽 0.0.0.0:3000 端口，云主機默認不對外開放任何端口訪問，請按需開放端口訪問規則，避免數據泄露。

a. 放行云主機安全組的 3000 端口。具體操作請參考添加安全組規則-彈性云主機-用戶指南-安全-安全組-配置安全組規則 - 天翼云。

b. 訪問DeepSeek模型的可視化界面。登錄地址為：//{公網ip地址}:3000。

注意
云主機全自動安裝DeepSeek模型和可視化界面，請等待云主機啟動 5 分鐘后，再訪問登錄界面。

首次登錄頁面如下：

c.注冊管理員賬號。

d.使用設置。

刷新進入首頁，在模型下拉列表中，選擇剛部署的DeepSeek:7b 模型。

點擊左下角進入設置頁面，如果您不想開放其他用戶注冊使用，則需要關閉 “允許用戶注冊” 功能。

如果您允許用戶注冊，還可以設置用戶注冊之后的行為，例如選擇新用戶注冊后默認用戶角色為“用戶”/“待激活” 等，需要管理員手動激活。

設置模型可見性。多用戶模式下，建議把模型設置為"Public"。

e.使用DeepSeek模型進行模型推理。

自定義部署DeepSeek

步驟一：規格選型

不同版本的模型參數量不同，參數量越多，資源消耗越多。不同規模的企業、客戶有不同訴求，客戶可根據自己的實際需求，選擇所需鏡像和模型版本。參數較少的DeepSeek模型可以在CPU上正常運行、如1.5B、7B模型，更大的模型需要GPU才能獲得良好的體驗。天翼云提供了不同模型的硬件配置建議，如下：

模型
推薦規格
通用云主機
T4
V100
V100S
A10
A100
DeepSeek-R1-1.5B
c7.2xlarge.2
(8C16G)
pi2.2xlarge.4
（顯存：1*16G）
p2v.2xlarge.4
（顯存：1*32G）
p2vs.2xlarge.4
（顯存：1*32G）
pi7.4xlarge.4
（顯存：1*24G）
p8a.6xlarge.4
（顯存：1*40G）
DeepSeek-R1-7B
c7.4xlarge.2
(16C32G)
pi2.4xlarge.4
（顯存：2*16G）
p2v.2xlarge.4
（顯存：1*32G）
p2vs.2xlarge.4
（顯存：1*32G）
pi7.4xlarge.4
（顯存：1*24G）
p8a.6xlarge.4
（顯存：1*40G）
DeepSeek-R1-8B
-
pi2.4xlarge.4
（顯存：2*16G）
p2v.2xlarge.4
（顯存：1*32G）
p2vs.2xlarge.4
（顯存：1*32G）
pi7.4xlarge.4
（顯存：1*24G）
p8a.6xlarge.4
（顯存：1*40G）
DeepSeek-R1-14B
-
pi2.8xlarge.4
（顯存：4*16G）
p2v.4xlarge.4
（顯存：2*32G）
p2vs.4xlarge.4
（顯存：2*32G）
pi7.8xlarge.4
（顯存：2*24G）
p8a.12xlarge.4
（顯存：2*40G）
DeepSeek-R1-32B
-
-
p2v.8xlarge.4
（顯存：4*32G）
p2vs.8xlarge.4
（顯存：4*32G）
pi7.16xlarge.4
（顯存：4*24G）
p8a.24xlarge.4
（顯存：4*40G）
DeepSeek-R1-70B
-
-
-
-
-
p8a.24xlarge.4
（顯存：4*40G）

對應的GPU云主機規格請參見NVIDIA GPU云主機-GPU云主機-產品簡介-產品規格 - 天翼云。

步驟二：云主機開通

創建彈性云主機-彈性云主機-快速入門 - 天翼云

創建配備GPU驅動的GPU云主機（Linux）-GPU云主機-用戶指南-創建GPU云主機 - 天翼云

步驟三：手動部署DeepSeek

1. 安裝ollama

a. 下載安裝腳本

使用非天翼云DeepSeek鏡像時，需要手動安裝ollama，這里以 amd64 為例，將如下腳本保存到本地，命名為 install_ollama.sh。

#!/bin/sh
# This script installs Ollama on Linux.
# It detects the current operating system architecture and installs the appropriate version of Ollama.

set -eu

red="$( (/usr/bin/tput bold || :; /usr/bin/tput setaf 1 || :) 2>&-)"
plain="$( (/usr/bin/tput sgr0 || :) 2>&-)"

status() { echo ">>> $*" >&2; }
error() { echo "${red}ERROR:${plain} $*"; exit 1; }
warning() { echo "${red}WARNING:${plain} $*"; }

TEMP_DIR=$(mktemp -d)
cleanup() { rm -rf $TEMP_DIR; }
trap cleanup EXIT

available() { command -v $1 >/dev/null; }
require() {
    local MISSING=''
    for TOOL in $*; do
        if ! available $TOOL; then
            MISSING="$MISSING $TOOL"
        fi
    done

    echo $MISSING
}

[ "$(uname -s)" = "Linux" ] || error 'This script is intended to run on Linux only.'

ARCH=$(uname -m)
case "$ARCH" in
    x86_64) ARCH="amd64" ;;
    aarch64|arm64) ARCH="arm64" ;;
    *) error "Unsupported architecture: $ARCH" ;;
esac

IS_WSL2=false

KERN=$(uname -r)
case "$KERN" in
    *icrosoft*WSL2 | *icrosoft*wsl2) IS_WSL2=true;;
    *icrosoft) error "Microsoft WSL1 is not currently supported. Please use WSL2 with 'wsl --set-version <distro> 2'" ;;
    *) ;;
esac

VER_PARAM="${OLLAMA_VERSION:+?version=$OLLAMA_VERSION}"

SUDO=
if [ "$(id -u)" -ne 0 ]; then
    # Running as root, no need for sudo
    if ! available sudo; then
        error "This script requires superuser permissions. Please re-run as root."
    fi

    SUDO="sudo"
fi

NEEDS=$(require curl awk grep sed tee xargs)
if [ -n "$NEEDS" ]; then
    status "ERROR: The following tools are required but missing:"
    for NEED in $NEEDS; do
        echo "  - $NEED"
    done
    exit 1
fi

for BINDIR in /usr/local/bin /usr/bin /bin; do
    echo $PATH | grep -q $BINDIR && break || continue
done
OLLAMA_INSTALL_DIR=$(dirname ${BINDIR})

if [ -d "$OLLAMA_INSTALL_DIR/lib/ollama" ] ; then
    status "Cleaning up old version at $OLLAMA_INSTALL_DIR/lib/ollama"
    $SUDO rm -rf "$OLLAMA_INSTALL_DIR/lib/ollama"
fi
status "Installing ollama to $OLLAMA_INSTALL_DIR"
$SUDO install -o0 -g0 -m755 -d $BINDIR
$SUDO install -o0 -g0 -m755 -d "$OLLAMA_INSTALL_DIR"
status "Downloading Linux ${ARCH} bundle"
curl --fail --show-error --location --progress-bar \
    "//mirrors.daliqc.cn/ollama/v0.5.7/ollama-linux-${ARCH}.tgz${VER_PARAM}" | \
    $SUDO tar -xzf - -C "$OLLAMA_INSTALL_DIR"
if [ "$OLLAMA_INSTALL_DIR/bin/ollama" != "$BINDIR/ollama" ] ; then
    status "Making ollama accessible in the PATH in $BINDIR"
    $SUDO ln -sf "$OLLAMA_INSTALL_DIR/ollama" "$BINDIR/ollama"
fi

# Check for NVIDIA JetPack systems with additional downloads
if [ -f /etc/nv_tegra_release ] ; then
    if grep R36 /etc/nv_tegra_release > /dev/null ; then
        status "Downloading JetPack 6 components"
        curl --fail --show-error --location --progress-bar \
            "//mirrors.daliqc.cn/ollama/v0.5.7/ollama-linux-${ARCH}-jetpack6.tgz${VER_PARAM}" | \
            $SUDO tar -xzf - -C "$OLLAMA_INSTALL_DIR"
    elif grep R35 /etc/nv_tegra_release > /dev/null ; then
        status "Downloading JetPack 5 components"
        curl --fail --show-error --location --progress-bar \
            "//mirrors.daliqc.cn/ollama/v0.5.7/ollama-linux-${ARCH}-jetpack5.tgz${VER_PARAM}" | \
            $SUDO tar -xzf - -C "$OLLAMA_INSTALL_DIR"
    else
        warning "Unsupported JetPack version detected.  GPU may not be supported"
    fi
fi

install_success() {
    status 'The Ollama API is now available at 127.0.0.1:11434.'
    status 'Install complete. Run "ollama" from the command line.'
}
trap install_success EXIT

# Everything from this point onwards is optional.

configure_systemd() {
    if ! id ollama >/dev/null 2>&1; then
        status "Creating ollama user..."
        $SUDO useradd -r -s /bin/false -U -m -d /usr/share/ollama ollama
    fi
    if getent group render >/dev/null 2>&1; then
        status "Adding ollama user to render group..."
        $SUDO usermod -a -G render ollama
    fi
    if getent group video >/dev/null 2>&1; then
        status "Adding ollama user to video group..."
        $SUDO usermod -a -G video ollama
    fi

    status "Adding current user to ollama group..."
    $SUDO usermod -a -G ollama $(whoami)

    status "Creating ollama systemd service..."
    cat <<EOF | $SUDO tee /etc/systemd/system/ollama.service >/dev/null
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=$BINDIR/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=$PATH"

[Install]
WantedBy=default.target
EOF
    SYSTEMCTL_RUNNING="$(systemctl is-system-running || true)"
    case $SYSTEMCTL_RUNNING in
        running|degraded)
            status "Enabling and starting ollama service..."
            $SUDO systemctl daemon-reload
            $SUDO systemctl enable ollama

            start_service() { $SUDO systemctl restart ollama; }
            trap start_service EXIT
            ;;
        *)
            warning "systemd is not running"
            if [ "$IS_WSL2" = true ]; then
                warning "see //learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/systemd#how-to-enable-systemd to enable it"
            fi
            ;;
    esac
}

if available systemctl; then
    configure_systemd
fi

# WSL2 only supports GPUs via nvidia passthrough
# so check for nvidia-smi to determine if GPU is available
if [ "$IS_WSL2" = true ]; then
    if available nvidia-smi && [ -n "$(nvidia-smi | grep -o "CUDA Version: [0-9]*\.[0-9]*")" ]; then
        status "Nvidia GPU detected."
    fi
    install_success
    exit 0
fi

# Don't attempt to install drivers on Jetson systems
if [ -f /etc/nv_tegra_release ] ; then
    status "NVIDIA JetPack ready."
    install_success
    exit 0
fi

# Install GPU dependencies on Linux
if ! available lspci && ! available lshw; then
    warning "Unable to detect NVIDIA/AMD GPU. Install lspci or lshw to automatically detect and install GPU dependencies."
    exit 0
fi

check_gpu() {
    # Look for devices based on vendor ID for NVIDIA and AMD
    case $1 in
        lspci)
            case $2 in
                nvidia) available lspci && lspci -d '10de:' | grep -q 'NVIDIA' || return 1 ;;
                amdgpu) available lspci && lspci -d '1002:' | grep -q 'AMD' || return 1 ;;
            esac ;;
        lshw)
            case $2 in
                nvidia) available lshw && $SUDO lshw -c display -numeric -disable network | grep -q 'vendor: .* \[10DE\]' || return 1 ;;
                amdgpu) available lshw && $SUDO lshw -c display -numeric -disable network | grep -q 'vendor: .* \[1002\]' || return 1 ;;
            esac ;;
        nvidia-smi) available nvidia-smi || return 1 ;;
    esac
}

if check_gpu nvidia-smi; then
    status "NVIDIA GPU installed."
    exit 0
fi

if ! check_gpu lspci nvidia && ! check_gpu lshw nvidia && ! check_gpu lspci amdgpu && ! check_gpu lshw amdgpu; then
    install_success
    warning "No NVIDIA/AMD GPU detected. Ollama will run in CPU-only mode."
    exit 0
fi

if check_gpu lspci amdgpu || check_gpu lshw amdgpu; then
    status "Downloading Linux ROCm ${ARCH} bundle"
    curl --fail --show-error --location --progress-bar \
        "//mirrors.daliqc.cn/ollama/v0.5.7/ollama-linux-${ARCH}-rocm.tgz${VER_PARAM}" | \
        $SUDO tar -xzf - -C "$OLLAMA_INSTALL_DIR"

    install_success
    status "AMD GPU ready."
    exit 0
fi

CUDA_REPO_ERR_MSG="NVIDIA GPU detected, but your OS and Architecture are not supported by NVIDIA.  Please install the CUDA driver manually //docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/"
# ref: //docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#rhel-7-centos-7
# ref: //docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#rhel-8-rocky-8
# ref: //docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#rhel-9-rocky-9
# ref: //docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#fedora
install_cuda_driver_yum() {
    status 'Installing NVIDIA repository...'

    case $PACKAGE_MANAGER in
        yum)
            $SUDO $PACKAGE_MANAGER -y install yum-utils
            if curl -I --silent --fail --location "//developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$1$2/$(uname -m | sed -e 's/aarch64/sbsa/')/cuda-$1$2.repo" >/dev/null ; then
                $SUDO $PACKAGE_MANAGER-config-manager --add-repo //developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$1$2/$(uname -m | sed -e 's/aarch64/sbsa/')/cuda-$1$2.repo
            else
                error $CUDA_REPO_ERR_MSG
            fi
            ;;
        dnf)
            if curl -I --silent --fail --location "//developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$1$2/$(uname -m | sed -e 's/aarch64/sbsa/')/cuda-$1$2.repo" >/dev/null ; then
                $SUDO $PACKAGE_MANAGER config-manager --add-repo //developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$1$2/$(uname -m | sed -e 's/aarch64/sbsa/')/cuda-$1$2.repo
            else
                error $CUDA_REPO_ERR_MSG
            fi
            ;;
    esac

    case $1 in
        rhel)
            status 'Installing EPEL repository...'
            # EPEL is required for third-party dependencies such as dkms and libvdpau
            $SUDO $PACKAGE_MANAGER -y install //dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-$2.noarch.rpm || true
            ;;
    esac

    status 'Installing CUDA driver...'

    if [ "$1" = 'centos' ] || [ "$1$2" = 'rhel7' ]; then
        $SUDO $PACKAGE_MANAGER -y install nvidia-driver-latest-dkms
    fi

    $SUDO $PACKAGE_MANAGER -y install cuda-drivers
}

# ref: //docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#ubuntu
# ref: //docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#debian
install_cuda_driver_apt() {
    status 'Installing NVIDIA repository...'
    if curl -I --silent --fail --location "//developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$1$2/$(uname -m | sed -e 's/aarch64/sbsa/')/cuda-keyring_1.1-1_all.deb" >/dev/null ; then
        curl -fsSL -o $TEMP_DIR/cuda-keyring.deb //developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$1$2/$(uname -m | sed -e 's/aarch64/sbsa/')/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
    else
        error $CUDA_REPO_ERR_MSG
    fi

    case $1 in
        debian)
            status 'Enabling contrib sources...'
            $SUDO sed 's/main/contrib/' < /etc/apt/sources.list | $SUDO tee /etc/apt/sources.list.d/contrib.list > /dev/null
            if [ -f "/etc/apt/sources.list.d/debian.sources" ]; then
                $SUDO sed 's/main/contrib/' < /etc/apt/sources.list.d/debian.sources | $SUDO tee /etc/apt/sources.list.d/contrib.sources > /dev/null
            fi
            ;;
    esac

    status 'Installing CUDA driver...'
    $SUDO dpkg -i $TEMP_DIR/cuda-keyring.deb
    $SUDO apt-get update

    [ -n "$SUDO" ] && SUDO_E="$SUDO -E" || SUDO_E=
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive $SUDO_E apt-get -y install cuda-drivers -q
}

if [ ! -f "/etc/os-release" ]; then
    error "Unknown distribution. Skipping CUDA installation."
fi

. /etc/os-release

OS_NAME=$ID
OS_VERSION=$VERSION_ID

PACKAGE_MANAGER=
for PACKAGE_MANAGER in dnf yum apt-get; do
    if available $PACKAGE_MANAGER; then
        break
    fi
done

if [ -z "$PACKAGE_MANAGER" ]; then
    error "Unknown package manager. Skipping CUDA installation."
fi

if ! check_gpu nvidia-smi || [ -z "$(nvidia-smi | grep -o "CUDA Version: [0-9]*\.[0-9]*")" ]; then
    case $OS_NAME in
        centos|rhel) install_cuda_driver_yum 'rhel' $(echo $OS_VERSION | cut -d '.' -f 1) ;;
        rocky) install_cuda_driver_yum 'rhel' $(echo $OS_VERSION | cut -c1) ;;
        fedora) [ $OS_VERSION -lt '39' ] && install_cuda_driver_yum $OS_NAME $OS_VERSION || install_cuda_driver_yum $OS_NAME '39';;
        amzn) install_cuda_driver_yum 'fedora' '37' ;;
        debian) install_cuda_driver_apt $OS_NAME $OS_VERSION ;;
        ubuntu) install_cuda_driver_apt $OS_NAME $(echo $OS_VERSION | sed 's/\.//') ;;
        *) exit ;;
    esac
fi

if ! lsmod | grep -q nvidia || ! lsmod | grep -q nvidia_uvm; then
    KERNEL_RELEASE="$(uname -r)"
    case $OS_NAME in
        rocky) $SUDO $PACKAGE_MANAGER -y install kernel-devel kernel-headers ;;
        centos|rhel|amzn) $SUDO $PACKAGE_MANAGER -y install kernel-devel-$KERNEL_RELEASE kernel-headers-$KERNEL_RELEASE ;;
        fedora) $SUDO $PACKAGE_MANAGER -y install kernel-devel-$KERNEL_RELEASE ;;
        debian|ubuntu) $SUDO apt-get -y install linux-headers-$KERNEL_RELEASE ;;
        *) exit ;;
    esac

    NVIDIA_CUDA_VERSION=$($SUDO dkms status | awk -F: '/added/ { print $1 }')
    if [ -n "$NVIDIA_CUDA_VERSION" ]; then
        $SUDO dkms install $NVIDIA_CUDA_VERSION
    fi

    if lsmod | grep -q nouveau; then
        status 'Reboot to complete NVIDIA CUDA driver install.'
        exit 0
    fi

    $SUDO modprobe nvidia
    $SUDO modprobe nvidia_uvm
fi

# make sure the NVIDIA modules are loaded on boot with nvidia-persistenced
if available nvidia-persistenced; then
    $SUDO touch /etc/modules-load.d/nvidia.conf
    MODULES="nvidia nvidia-uvm"
    for MODULE in $MODULES; do
        if ! grep -qxF "$MODULE" /etc/modules-load.d/nvidia.conf; then
            echo "$MODULE" | $SUDO tee -a /etc/modules-load.d/nvidia.conf > /dev/null
        fi
    done
fi

status "NVIDIA GPU ready."
install_success

b. 執行安裝

bash install_ollama.sh

如下顯示則為安裝成功。

c.測試ollama服務安裝情況

ollama ps

2. 下載模型

天翼云也為常見鏡像提供了加速能力，包括1.5B\7B\14B\70B\671B 等相關模型，可以通過如下手段體驗其他模型，以14B 模型為例：

mkdir deepseek-r1-14b
cd deepseek-r1-14b
wget //mirrors.daliqc.cn/ollama/models/deepseek-r1-14b/deepseek-r1-14b.gguf
wget //mirrors.daliqc.cn/ollama/models/deepseek-r1-14b/ModelFile
ollama create deepseek-r1:14b -f ModelFile

如果你想體驗其他模型，也可以直接通過ollama下載。

ollama pull deepseek-r1:14b

3. 使用ollama運行模型

ollama run deepseek-r1:14b

4.通過web界面進行交互

a.安裝open-webui

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

b.啟動容器

docker run -d --net=host -e PORT=3000 -e 
OLLAMA_BASE_URL=//127.0.0.1:11434 -e
ENABLE_SIGNUP=true -e ENABLE_OPENAI_API=False -v open-webui:/app/backend/data --name
open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

后續請參考上文“快速體驗DeepSeek——步驟二：使用deepseek模型”。

FAQ

盤不夠了，我應該怎么辦？

如果您在模型部署過程中發現云盤的容量不夠，可以采取如下措施:

1.根據云硬盤擴容概述-云硬盤-用戶指南-擴容云硬盤 - 天翼云對已有云盤進行擴容。

2.新建一塊數據盤并掛載，相關操作見掛載云硬盤-云硬盤-快速入門 - 天翼云、初始化數據盤-彈性云主機-快速入門 - 天翼云。

如何修改ollama模型的存儲位置？

在linux環境下，ollama默認模型存儲目錄是 /usr/share/ollama/.ollama/models/，我們建議您使用云硬盤獨立掛載數據盤，將模型存儲到數據盤中。模型存儲位置是由環境變量控制的，我們需要修改ollama的環境變量重啟服務才能修改存儲目錄，我們以 /data/ollama/models 目錄為例：

1.打開 ollama.service 文件

vi /etc/systemd/system/ollama.service

注意
請確保 ollama 用戶組中的 ollama 用戶具備訪問該目錄的讀寫權限。

2.新增相關環境變量

3.重啟服務

systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama

使用Ollama+Open WebUI部署的鏡像，登錄后頁面白屏等待很長時間才能進入對話頁面，該怎么辦？

問題描述

1.使用Ollama+openWebUI部署的DeepSeek公共鏡像，默認會關閉OpenAI API訪問，但是如果開啟OpenAI API如下圖所示，會導致公網訪問WebUI界面加載、登錄都很慢，甚至頁面顯示空白。

2.當通過Open WebUI登錄后，會去訪問默認配置的OpenAI境外API鏈接，最終超時連接失敗。

解決方法

使用Ollama部署的情況下，您可以在“管理員面板-設置-外部鏈接”中，關閉OpenAI API即可。如果您有需要使用的外部API連接，也可以按需配置API連接，并配置API密鑰。