群晖NAS DeepSeek-R1私有化本地部署教程

探索在群晖NAS上私有化部署DeepSeek-R1，打造本地化智能推理能力。本文将从几个关键方面展开：DeepSeek-R1模型及其与OpenAI-o1的性能对比、模型蒸馏技术的原理及其在DeepSeek-R1中的应用，以及在群晖NAS上部署DeepSeek-R1的具体步骤与优势。

简介

此前介绍的 deepseek-free-api 主要提供接口服务，让用户通过网络访问 DeepSeek 模型的能力。尽管用户能在本地容器中运行该API，但实际的模型推理和处理仍依赖远程服务器或云服务。使用这类方案，网络连接的稳定性和访问权限成为必须重视的关键因素。

什么是 DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 推出的第一代推理模型，在数学、代码和推理任务中，其性能与 OpenAI-o1 不相上下。更重要的是，它还包含了基于 Llama 和 Qwen 的六个从 DeepSeek-R1 蒸馏出的密集模型，为不同应用场景提供了更灵活的选择。

什么是蒸馏？

蒸馏技术是一种模型压缩与优化的方法，其核心思路是将一个大型、复杂模型（教师模型）的知识，转移到一个较小的模型（学生模型）中。这个过程通常被称为“知识蒸馏”，能有效降低模型体积和计算开销。

其中 671b 是教师模型，另外的 6 个蒸馏模型作为学生模型：

• 1.5b：全称 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，基于 Qwen-2.5 系列。
• 7b：全称 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，基于 Qwen-2.5 系列。
• 8b：全称 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B，基于 Llama3.1-8B-Base。
• 14b：全称 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B，基于 Qwen-2.5 系列。
• 32b：全称 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，基于 Qwen-2.5 系列。
• 70b：全称 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，基于 Llama3.3-70B-Instruct。

安装部署

Ollama 框架安装

首先，需要安装本地大模型运行框架 ollama。然后，根据机器的硬件性能，下载对应参数规模的 DeepSeek-R1 模型。

需要说明的是，ollama 除了支持 docker 方式部署外，也支持主流的操作系统（Windows、macOS 或 Linux）的二进制安装包。

在群晖 NAS 上，采用 docker 方式部署是一个常见且稳妥的选择。具体的操作指令如下：

# 新建文件夹 ollama 和子目录
mkdir -p /volume1/docker/ollama/data

# 进入 ollama 目录
cd /volume1/docker/ollama

# 运行容器（仅 CPU 模式）
docker run -d \
   --restart unless-stopped \
   --name ollama \
   -p 11434:11434 \
   -v $(pwd)/data:/root/.ollama \
   ollama/ollama

# 进入容器
docker exec --user root -it ollama /bin/bash

# 下载模型
ollama pull deepseek-r1:1.5b

# 运行模型
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 联网功能所需的文本嵌入模型
ollama pull nomic-embed-text

WebUI 前端选择

命令行模式终究不够直观。虽然支持 ollama 的 WebUI 很多，但最佳的交互体验组合无疑是 Open WebUI。不过，这里要推荐另一款更轻量级的工具——浏览器插件 Page Assist。

它以插件形式直接集成到浏览器的侧边栏，无需复杂配置即可一键调用本地部署的 AI 模型，让您从任意网页直接与模型进行交互。

相比传统 WebUI，Page Assist 具备以下技术优势：

目前支持的浏览器如下：

运行与配置

连接设置

在浏览器中打开插件，可能会看到错误信息 Unable to connect to Ollama。这是因为安装环境并非本地，而是部署在 NAS 上，所以不能通过 127.0.0.1 或 localhost 访问。

1. 单击右上角的 Settings 图标。

1. 单击选项卡 Ollama Settings。

1. 修改 Ollama URL 并点击 sa ve 保存。

1. 展开 Advance Ollama URL Configuration 选项，并启用 Enable or Disable Custom Origin URL。

1. 回到主界面，如果 Ollama URL 地址配置正确，页面会显示 Ollama is running 的提示。

中文界面设置

这一步不是必须的，但为了方便使用，在设置界面 → General Settings，将语言设置为 简体中文 即可。

开始聊天

配置完成后，就可以开始自由聊天了。此例中使用了 1.5b 的模型。如果需要联网功能，则需配置文本嵌入模型。

通常推荐使用 nomic-embed-text 作为嵌入模型。

侧边栏聊天

在任意网页上，选中 Page Assist 插件，右键菜单选择启动 侧边栏。

勾选 与当前页面聊天 后，就可以让模型对当前页面的内容进行总结或问答了。

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