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碎碎念
最近DeepSeek真的太火，文章视频全随便一刷全都是。我平时基本都在用OPAI，听说DeepSeek后，也穿插着使用到现在。
目前DeepSeek在线是V3版本，确实很有意思，他具备最重要的思考能力，给出的回答真的让人感觉他确实在思考，有时候甚至会被逗乐，不知道大家在使用时是否会有类似体验。
关于大模型的本地部署案例，不仅仅DeepSeek，其他大部分也都是依靠本地Ollama，然后再部署个前端UI接入来进行使用。
本地模型的部署十分吃配置，一般来说都要配置独立显卡，经过实际体验测试14B的命中率低到我个人无法忍受的程度，但折中来说32B（需独显16G显存以上）就非常不错了。我们以DeepSeek为例来看看所需配置。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B（约 1 GB GTX 1050 及以上）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B（约 4 GB RTX 3060 及以上）
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B（4.5 GB RTX 3070 及以上）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（约 8 GB RTX 4070 及以上）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（约 18 GB RTX 4080 及以上）
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B（约 40 GB RTX 4090 或 A100）
所以想玩的朋友要么拿起手头的显卡，要么部署前端调用API。在我个人看来，NAS作为本地容器部署就是个乐子（除非能插独显！），部署一个好用的前端才是市面上正经消费级NAS该干的活儿。虽说我的TS-673A插了一块1050Ti，但这种性能本地部署意义的确不是太大，如果大家感兴趣，后面也会出一期。
本篇文章会分享在威联通NAS上，通过Docker部署目前来说应该最牛的开源AI聊天框架：Lobe Chat数据库版的流程，API选择硅基流动提供的DeepSeek。
Lobe Chat 是一个基于 开源大模型 的 AI 对话平台，支持自定义 AI 角色、插件扩展，并提供可视化的工作流设计。它适用于私人助手、企业客服、AI 研究 等场景，支持 本地部署，也可集成 （OPAI / Claude 3 / Gemini / Ollama / Qwen / DeepSeek）等大模型，提供高效、安全的 AI 交互体验。
前期准备
Lobe Chat 支持的部署场景：
本地模式（默认）：仅能在本地访问，不支持局域网 / 公网访问，适用于初次体验；
端口模式：支持局域网 / 公网的 http 访问，适用于无域名或内部办公场景使用；
域名模式：支持局域网 / 公网在使用反向代理下的 http/https 访问，适用于个人或团队日常使用；
这里选择第三种，域名模式部署通过HTTPS访问。
✅ 注册硅基流动账户
点我跳转注册。目前新账户注册会送14块的余额，能体验蛮久的。但是要注意白P的现在的确很多，大家共用一个服务，响应时间可能会慢。
如果大家已经本地部署了大模型，或者有其他服务商的API则无需注册。
注册完毕后登陆，可以看到余额已经到账。
左侧栏点击API密钥，然后新建API密钥。密钥可以直接点击复制，创建个txt文档复制下来放一边备用。如下图所示。
✅ 反向代理
这里建议使用Lucky进行反代。具体操作请查看往期Lukcy使用教程。
端口占用：确保 3210、8000、9000、9001 端口可用。如果你的端口已经被占用，可以改成其他端口，这里我们就先选择未占用端口，下文部署时会提示修改。
参照下图进行反代。
这一步搞定后，把这几个域名COPY下来放进上面的密钥文件一起备用。
开始部署
此阶段全程通过SSH连接NAS后台解决。
以往我们都是通过Docker Compose在Container Station中自定义部署，但这次考量之后还是通过官方脚本部署更为便捷，可以省去配置数据库和对象存储等步骤。
下面就一起来操作，最后会截图展示操作流程。
# SSH连接NAS，非22默认端口自行查找命令
ssh admin@192.168.200.132
# 创建目录，存放配置文件和数据库文件
mkdir /share/Container/lobe-chat-db && cd /share/Container/lobe-chat-db
# 手动切换到 bash，因为默认 Shell 仍然是 sh
echo $SHELL
bash
# 执行部署脚本
bash <(curl -fsSL https://lobe.li/setup.sh) -l zh_CN
# 输入1并回车，选择中文模式
# 等待下载三个文件
# 接着输入0并回车，选择域名模式
# 输入y并回车，选择https协议
# 依次输入前面反代好的二级域名，一步一回车。包含端口的也要填写端口，参考图片
# 输入n，不重新生成密码，因为脚本缺失，但后面可以进web改，这个无所谓
# 如果你的端口被占用，务必执行这一步提前修改！环境变量文件中3210、8000、9000、9001四个端口，docker compose.yaml文件中的5432数据库端口。
# 另外环境变量文件中的域名在脚本自动修改后可能出现乱码，也注意一下
vim .env
vim docker-compose.yml
# 英文输入状态下。i进入编辑模式修改，esc退出。同时按SHIFT和冒号，输入wq保存退出。
# 启动Docker
docker compose up -d
等待部署，测试过好几台威联通NAS，不出意外大家应该都会部署成功。
# 查看日志，输出如图片所示则意味着成功
docker logs -f lobe-chat
访问并配置
此时web输入lobe前缀的域名，即可访问lobe chat界面。但是使用功能则需要登陆才行，账户密码：user/123。这里先别急着登陆。
以防万一，先进入Casdoor填写个重定向地址，防止LobeChat 与 Casdoor 通讯出现错误。根据上文默认账号密码：admin/123。
在 Casdoor 的 Web 面板中，身份认证 -> 应用 -> <应用ID，默认为 app-built-in> -> ，点击编辑重定向URL 中添加一行：https://域名/api/auth/callback/casdoor。 这里的域名就是Casdoor的访问域名。
保存即可，关于这里的账户大家可以新建一个，不用admin账户。如果你有组织相关，可以深入研究一下，作为个人账户使用的话基本没啥需要设置的。
再回到上面lobe chat界面，跳转登陆。
上图中点击右上的≡（会话设置）。来配置AI服务，把前面生成的API接入进去。
如下图。左侧栏选择对应的服务商，本篇虽然用DeepSeek演示，但提供API的是硅基流动。箭头所示先启用，粘贴进准备好的API Key，关于代理地址可在各家的使用文档中找到。检查连通性无误后，可以适当对下面的模型进行搜索筛选，点击关闭即可。
系统助手这边默认为OPAI，可以一并改掉，可以选择自己认为最符合使用习惯的那个。
现在就可以开唠了，选择喜欢的大模型，进行提问。还可以设置专属机器人，加上一堆有趣的设定。
好像还不错～
这里还有很多插件以及来源网络的现成助手，大家可以尝试下载使用。
我们也可以自己上传知识库，因为大模型API有滞后性，不断的更新和补充知识库会让你的使用体验更加舒适。
不同的模型对于各种功能支持不同，例如上传图片要选择这种带小眼睛的，图中为通义千问。大家想实现不同功能时，可以考虑不同的大模型和插件进行组合。
最后
杭州的确牛啊，最早的印象就是电商家大业大，前脚黑猴，这又冒出个DeepSeek，平地惊雷。
在线使用DeepSeek这些日子，也的确感受到他的强大。看得到的思考过程，活泼的回答形式，巨便宜的价格，让身边的朋友都感到欣喜和自豪。目前官网的API还没开放购买，可能是算力过于紧缺吧，希望能多搞点设备早日用上官方API～
以上就是本篇全部内容，祝大家用的开心，感谢观看，本文完。
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