记录一次win11本地部署deepseek的过程

news2025/5/19 10:43:37

20250518 win11 docker安装部署 ollama安装 ragflow部署 deepseek部署

文章目录

    • 1 部署Ollama
      • 下载安装ollama
      • 配置环境变量
      • 通过ollama下载模型deepseek-r1:7b
    • 2 部署docker
      • 2.1 官网下载amd版本安装
      • 2.2 配置wsl
      • 2.3 Docker配置:位置+代理+镜像源
    • 3 部署RAGFlow
      • 更换ragflow环境文件配置 运行
      • 浏览器登录localhost:80,进入RAGFlow页面自己注册
    • 4 部署deepseek (即添加Ollama模型)
      • 模型设置
      • 增加并解析知识库
      • 新增数据集
      • 新增助理

1 部署Ollama

下载安装ollama

官网https://ollama.com/

配置环境变量

win电脑打开【设置】【系统】【高级系统设置】 后面那个是ollama自定义的模型存放位置自己选就行,配置好仓库自定义位置后必须重启电脑在这里插入图片描述

通过ollama下载模型deepseek-r1:7b

4个页面跳转 我拼图了一下方便看
最后打开电脑cmd输入复制来的命令行ollama run deepseek-r1:7b 随便发个信息 有回复就可以了 去下一步
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2 部署docker

2.1 官网下载amd版本安装

2.2 配置wsl

  • 打开【控制面板】-【程序】- 【启用或关闭Windows功能】-勾选【适用于Linux的Windows子系统】【虚拟机平台】
    勾这两个选项的原因:支持运行Linux发行版和以支持WSL2和Hyper-V
    Hyper-V:勾选(Docker正常使用)取消勾选(Vmware正常使用)

  • 管理员身份打开power shell,输入命令
    wsl --install
    wsl --set-default-version 2


    我的电脑在部署虚拟机时已经安装过所以第一个命令返回已安装。卡在第二个命令,以下是解决方法,没有报错就可以跳过

PS C:\Windows\system32> wsl --install
适用于 Linux 的 Windows 子系统已安装。

以下是可安装的有效分发的列表。
请使用“wsl --install -d <分发>”安装。
PS C:\Windows\system32> wsl --set-default-version 2
请启用虚拟机平台 Windows 功能并确保在 BIOS 中启用虚拟化。
有关信息,请访问 https://aka.ms/enablevirtualization

检查 BIOS/UEFI 中的虚拟化(VT-x/AMD-V)是否已启用
重启电脑,在启动时进入 BIOS/UEFI(通常按 F2、F10、Del 或 Esc)。
找到 虚拟化(Virtualization) 相关选项(可能在 Advanced、CPU Configuration 或 Security 菜单下)
Intel CPU:查找 Intel VT-x(或 Intel Virtualization Technology)。
AMD CPU:查找 SVM Mode(或 AMD-V)。
启用 该选项,保存并退出(通常是 F10)。
在 Windows 中启用 “虚拟机平台” 功能
以管理员身份打开 PowerShell(右键 → 以管理员身份运行):
powershell
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
重启电脑
设置 WSL 2 为默认版本
重新运行:
powershell
wsl --set-default-version 2

PS C:\Windows\system32> wsl --set-default-version 2
有关与 WSL 2 的主要区别的信息,请访问 https://aka.ms/wsl2
操作成功完成。

2.3 Docker配置:位置+代理+镜像源

  • 命令行验证docker
C:\Users\zal>docker --version
Docker version 28.0.4, build b8034c0
  • 修改存镜像的位置不要放c盘
    在这里插入图片描述
  • 关下自动更新
    在这里插入图片描述
  • 应用设置
  • 重新打开设置,增加镜像源
 "registry-mirrors": [
  "https://registry.docker-cn.com",
  "http://hub-mirror.c.163.com",
  "https://dockerhub.azk8s.cn",
  "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
  "https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com",
  "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
  "https://docker.m.daocloud.io",  
  "https://noohub.ru", 
  "https://huecker.io",
  "https://dockerhub.timeweb.cloud" 
 ]

在这里插入图片描述
以后如果有失效的,去github的维护网站找到可用的给它们放进去就可以

https://github.com/DaoCloud/public-image-mirro
在这里插入图片描述

  • 镜像实在不行开魔法
    在这里插入图片描述

3 部署RAGFlow

进官网github文档 https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md
下载并解压到本地在这里插入图片描述

更换ragflow环境文件配置 运行

打开目录,在文件资源管理器上方D:\quietExes\deepseekRAGflow\ragflow-main\ragflow-main\docker目录里输入cmd 执行命令
$ docker compose -f docker-compose.yml up -d

拉取之后(long long time…直接出门玩!)

浏览器登录localhost:80,进入RAGFlow页面自己注册

在这里插入图片描述

4 部署deepseek (即添加Ollama模型)

在这里插入图片描述

打开命令行输入ollama list复制名字到【模型名称】
在这里插入图片描述
命令行输入ipconfig复制ipv4地址到【基础URL】
在这里插入图片描述

此时本地部署deepseek已经成功,RAGFlow也可以访问到它
在这里插入图片描述

模型设置

在这里插入图片描述

增加并解析知识库

回到首页点知识库创建 写个名字和图片其他不用改点确定
在这里插入图片描述

新增数据集

点数据集勾选解析
在这里插入图片描述
点按钮开始解析 会将文件中段落提取出来进行embdding映射到高维向量
在这里插入图片描述

新增助理

解析成功后进入聊天 新增助理 这里就要自己摸索了
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
提问
在这里插入图片描述

OK.

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