Docker 怎么运行 DeepSeek-R1？用 Ollama 容器持久化模型并验证接口

用 Docker 运行 DeepSeek-R1，可以把 Ollama 服务放在容器中，把模型文件放在独立命名卷里。下面以 deepseek-r1:7b 为例，先走 CPU 路径验证接口，再按需要配置 GPU。容器启动成功只说明进程已启动，仍要检查模型加载、回答和重启后的存储。

准备环境与明确边界

本文命令使用 Bash，适用于已有可用 Docker 的 Linux 主机；Windows 用户可在配置好的 WSL2 环境中运行。先执行 docker version，确认客户端和服务端都能连接，检查 11434 是否已被本机 Ollama 或其他服务占用。

Ollama 官方 Docker 文档 给出了 CPU 和 GPU 容器启动方式。7B 模型库页面 列出了确切标签；下载大小不能直接当作运行内存需求，主机还要为上下文和系统预留资源。

创建带持久存储的本机服务

docker run -d \
  --name ollama-deepseek \
  -v ollama-deepseek-data:/root/.ollama \
  -p 127.0.0.1:11434:11434 \
  ollama/ollama

docker ps --filter name=ollama-deepseek
docker logs --tail 50 ollama-deepseek

-v 使用命名卷保存模型和配置，-p 只向宿主机回环地址发布端口。其他电脑不能通过宿主机公网地址直接访问这个映射；需要外部访问时，应另行设计认证和访问范围，不要直接把未经保护的本地模型接口暴露给互联网。

如果容器名已经存在，先检查它的镜像、挂载和用途，不要为让命令通过而删除已有容器。演示使用默认镜像标签；需要可复现的环境应在验证后记录实际镜像摘要和 Ollama 版本：

docker inspect --format '{{.Image}}' ollama-deepseek
docker exec ollama-deepseek ollama --version

拉取模型并发出一次非流式请求

docker exec ollama-deepseek ollama pull deepseek-r1:7b
docker exec ollama-deepseek ollama ls

curl --fail-with-body http://127.0.0.1:11434/api/generate \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @- <<'JSON'
{
  "model": "deepseek-r1:7b",
  "prompt": "只回答一个数字：17 加 25 等于多少？",
  "stream": false
}
JSON

请求字段依据 Generate API。返回应能解析成 JSON，done 为 true，response 有非空内容，实际模型名与目标标签相符。最后核对答案是否为 42；这只是连通与简单生成验证，不代表模型已经适合你的业务。

老版本 curl 若不支持 --fail-with-body，先更新 curl 或改用 --fail；不要把 HTTP 错误正文当成成功回答。CPU 上首次加载或生成可能较慢，先观察容器日志和资源，不凭等待时间猜模型已经坏了。

重启后确认模型仍然存在

docker restart ollama-deepseek
docker exec ollama-deepseek ollama ls
docker inspect --format '{{json .Mounts}}' ollama-deepseek

清单应仍包含完整模型标签，挂载应显示命名卷连接到 /root/.ollama。服务重启后重新发上一条请求；能够回答且未重新下载整个模型，才完成这轮验证。重启容器本身不会删除命名卷；删除卷是另一项会丢失数据的操作，不在这里的步骤中。

需要 GPU 时补哪些条件

NVIDIA 路径要求主机驱动和 NVIDIA Container Toolkit 正确配置，官方文档提供了运行时设置与 --gpus=all 方式。先验证 Docker 能访问 GPU，再配置同样的命名卷和端口映射。不要在 CPU 容器之外直接再启动一个同名、同端口的容器。

AMD、Vulkan 与 NVIDIA 的设备参数不同，应按官方 Docker 页面和实际驱动选择。Ollama FAQ 说明 macOS 的 Docker Desktop 没有这里所需的 GPU 直通路径，不能根据 Mac 上原生 Ollama 能加速就推断容器也能加速。

失败时先看这三处

• 宿主机端口被占用：检查已有监听服务，选择另一个宿主机端口并同步改 curl 地址。
• 模型下载失败：看容器日志、网络和命名卷所在磁盘，不要同时启动多个拉取任务。
• API 可连接但加载失败：保存错误原文，检查内存、驱动与容器设备权限，避免盲目增加上下文或并发。

本文依据 2026 年 10 月 1 日读取的官方文档编写，未在你的 Docker 主机上运行模型。没有提供真实速度或显存实测；实际可运行性以你的主机验证结果为准。