本地DeepSeek部署实战：局域网访问与API对外开放技巧

本地DeepSeek部署实战：局域网访问与API对外开放技巧

| 原创作者/编辑：凯哥Java | 分类：人工智能学习系列教程

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GitHub上deepseek-r1截图

PS:本文是本地化部署DeepSeek系列教程第四篇。本系列共计5篇文章，最终，我们讲实操在Windows操作系统和Mac操作系统实现本地部署DeepSeek-R1大模型。

本系列教程其他文章，还在文章末尾添加。欢迎系统学习

在前面文章中，咱们已经在自己本地部署了deepseek了，那么在同一个局域网中的其他电脑怎么访问？模型提供的API怎么对外访问呢？

通过前面文章介绍，我们已经在本地部署了deepseek，并且通过localhost或者是127.0.0.1可以正常访问到。但是，如果我们想要把这个本地部署的服务给别人使用，就会发现访问不了。同时，如果我们想要把本地的大模型通过API方式对外提供服务，通过IP访问不了。怎么办呢？本文，咱们就来解决这些问题。

在解决这个问题前，咱们先要知道Ollama的环境变了及作用。

Ollama环境变量介绍

Ollama环境变量全解析

为什么需要配置OLLAMA_HOST及OLLAMA_ORIGINS？

1. 突破本地限制：局域网访问

默认情况下，Ollama仅监听127.0.0.1:11434，仅允许本机访问。通过设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0:端口号，可将服务绑定到所有网络接口，实现局域网内多设备共享模型资源。

2. 解决跨域问题：Web UI集成

浏览器安全策略会阻止跨域请求，例如使用Open WebUI或LobeChat等前端工具时。配置OLLAMA_ORIGINS=*（允许所有来源）或指定域名列表（如"http://localhost:3000,http://yourdomain.com"），可解除跨域限制。

3. 安全与性能平衡

开放访问需权衡风险，建议结合防火墙规则限制IP范围，或通过反向代理（如Nginx）添加HTTPS加密层。

三、跨系统环境变量配置指南

1. Windows系统

• 步骤1：右键“此电脑” → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量 → 用户变量 → 新建变量。
• 步骤2：添加关键变量（如OLLAMA_HOST和OLLAMA_ORIGINS），保存后需彻底重启Ollama服务（通过任务管理器终止进程后重新启动）。
• 实战技巧：若模型路径含空格，需使用双引号包裹路径值（如"E:\AI Models\Ollama"）。

2. Linux系统（Systemd管理）

步骤1：编辑服务文件：

sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service

步骤2：在[Service]段添加环境变量：

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

步骤3：重载配置并重启服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

3. macOS系统

永久配置：编辑.bash_profile或.zshrc：

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
export OLLAMA_ORIGINS="*"

临时生效：使用launchctl命令（重启后失效）：

launchctl setenv OLLAMA_HOST 0.0.0.0:11434
launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"

四、实战：DeepSeek模型部署与API开放

场景需求

• 在局域网内共享DeepSeek-R1模型
• 允许前端应用通过http://192.168.1.100:8080调用API

配置步骤

设置环境变量（Windows示例）：

需要修改如下三个环境变量

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080
OLLAMA_ORIGINS=*
OLLAMA_MODELS=G:\DeepSeek_Models

具体操作，编辑环境变量，然后添加如下：

重启服务并加载模型：

ollama run deepseek-r1:671b

验证API可用性：

curl http://192.168.1.100:8080/api/generate -d '{"model":"deepseek-r1:671b", "prompt":"你好"}'

性能优化建议

• 使用OLLAMA_KEEP_ALIVE=48h减少频繁模型加载
• 结合OLLAMA_NUM_PARALLEL=4提升并发处理能力913

五、常见问题与解决方案

1. 环境变量未生效
   1. Windows：检查进程是否完全重启，避免残留旧配置15。
   2. macOS：使用env | grep OLLAMA确认变量已加载，或尝试launchctl临时方案8。
2. 跨域配置错误
   1. 若前端仍报CORS错误，检查OLLAMA_ORIGINS是否包含协议和端口（如http://localhost:3000）8。
3. 端口冲突
   1. 通过netstat -ano | findstr :8080（Windows）或lsof -i :8080（Linux/macOS）排查占用端口。

通过合理配置环境变量，Ollama可轻松实现从单机工具到团队协作平台的转型。掌握这些技巧后，开发者不仅能高效管理本地大模型，还能将其无缝集成至更复杂的AI应用生态中。

填坑操作

在之前本地部署后，想要通过ip访问ollama-web-ui，发现不能正常访问。其实这里有个小小的坑。那就是ollama-web-ui中把访问Ollama的ip写死了。具体修改地方： 使用编辑器或者是文本编辑找到constants.ts文件，然后如下图修改就可以了。

修改完成之后，重启ollama-webui就可以了。

本系列其他文章教程

windows操作系统本地部署deepseek-r1大模型

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