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
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。
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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
环境变量功能说明默认值/示例
OLLAMA_HOST设置API服务监听地址与端口，0.0.0.0表示允许所有IP访问0.0.0.0:11434
OLLAMA_ORIGINS允许跨域请求的域名列表，*为通配符*
OLLAMA_MODELS自定义模型存储路径，避免占用系统盘空间D:\ollama_models
OLLAMA_KEEP_ALIVE控制模型在内存中的保留时间，减少重复加载开销24h（24小时）
OLLAMA_NUM_PARALLEL并行处理请求数，提升高并发场景下的吞吐量2
OLLAMA_DEBUG启用调试日志，排查服务异常1（开启）
OLLAMA_GPU_OVERHEAD扩展显存不足时，利用RAM/VRAM混合加载大模型（需手动计算显存值）81920000000（80GB）
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
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步骤2：在[Service]段添加环境变量：
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
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步骤3：重载配置并重启服务：
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
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3. macOS系统
永久配置：编辑.bash_profile或.zshrc：
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434export OLLAMA_ORIGINS="*"
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临时生效：使用launchctl命令（重启后失效）：
launchctl setenv OLLAMA_HOST 0.0.0.0:11434launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"
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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=0.0.0.0:8080OLLAMA_ORIGINS=*OLLAMA_MODELS=G:\DeepSeek_Models
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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"}'
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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
环境变量未生效
Windows：检查进程是否完全重启，避免残留旧配置15。
macOS：使用env | grep OLLAMA确认变量已加载，或尝试launchctl临时方案8。
跨域配置错误
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。
端口冲突
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。
