前言

众所周知，DeepSeek 的聊天经常会“服务器繁忙”，为了获得更好的使用体验，可以付费使用 DeepSeek API.

生成 API Key

首先，你需要在 DeepSeek 开放平台创建一个 API key 并充值。 不要担心，DeepSeek 的 API 还是很便宜的，一百万 token 在完全不命中缓存的情况下才 4 人民币，根据我的使用情况， 这足够发起 270 次请求，折算下来一次请求只有 0.015 元。

一定要记住 API key，否则需要重新创建。

使用 Open WebUI 作为前端

DeepSeek 本身并不提供本地部署的图形界面，用命令行显然不是什么好选择，好在我们可以用 Open WebUI 作为前端。

Open WebUI 官方是这样定位的：

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，并内置了 RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。

本文选择使用 Docker 启动

docker run -d -p 3000:8080                                \
    -e WEBUI_AUTH=False                                   \  (1)
    -e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1    \  (2)
    -e OPENAI_API_KEY="$YOUR_SECRET_KEY"                  \  (3)
    -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com                  \  (4)
    -v /var/run/deepseek:/app/backend/data                \  (5)
    --name deepseek-ui                                    \
    --restart always                                      \
    ghcr.io/open-webui/open-webui:main
1只需要自己用（也就是所谓的“单用户模式”），不需要创建账号密码
2DeepSeek 采用了兼容 OpenAI 的 API 设计
3填入创建的 API key
4国内访问 HuggingFace 有些问题，使用镜像代替
5将本地的 /var/run/deepseek 这个目录挂在到容器中，并映射为 /app/backend/data，记得先创建这个目录

如果拉取镜像的速度很慢，可以考虑配置 HTTP_PROXY 环境变量或是在 /etc/docker/daemon.json 中加入：

"proxies": {
  "http-proxy": "$YOUR_PROXY",
  "https-proxy": "$YOUR_PROXY",
}

启动之后，需要等待一段时间，然后在浏览器中访问 localhost:3000，就可以开始对话了。