Ollama

估算 Ollama 运行 DeepSeek 的配置时，结合具体标签、量化文件、上下文 KV Cache、系统内存和 GPU 支持，不只看参数量。

电脑重启后按系统服务、本地模型和 API 三层检查 Ollama DeepSeek，定位服务未启动、模型缺失或前端连错地址。

在 Ollama 中并行保留多个 DeepSeek 标签，通过准确模型名切换，并用相同提示与参数比较速度和输出。

核对 Ollama 中 DeepSeek 模型的来源、具体标签、参数规模与量化文件，避免把所有标签称为官方原版。

解释 Ollama 与 DeepSeek 的层级差异：一个是本地模型运行工具，一个是模型与研发组织，并说明下载和数据流向边界。

在 Linux 安装 Ollama systemd 服务，拉取 DeepSeek 小模型，并用 API、日志、端口和重启验证部署。

在 Mac 安装 Ollama 和 DeepSeek 小模型，通过 ollama ps 与活动监视器检查 Metal 加速和统一内存压力。

用 Ollama 小模型建立纯 CPU 基线，通过固定请求、ollama ps 和重复测速判断 DeepSeek 是否可用。

用 Open WebUI 创建 DeepSeek 本地知识库，上传带唯一事实的测试文档，并通过已知、未知和引用问题验收。

用 Docker 部署 Open WebUI，通过 host.docker.internal 连接主机 Ollama，并从回答、日志和进程三处验证。