若未成功部署DeepSeek模型，主因是镜像路径错误、资源配置不足或端口冲突；可行路径有三：一是通过Container Manager图形界面部署轻量模型，需正确挂载卷、映射8080/11434端口并配置OLLAMA_HOST；二是用docker-compose部署Open WebUI+DeepSeek-R1，统一管理服务依赖；三是离线导入预构建CPU-only镜像，适用于无外网环境。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您已在群晖NAS上安装并启用Container Manager，但尚未成功部署DeepSeek模型，则可能是由于镜像获取路径错误、容器资源配置不足或端口映射冲突所致。以下是针对该问题的多种可行部署路径：
一、通过Container Manager图形界面部署DeepSeek（适用于轻量级模型）
此方法无需命令行操作，适合不熟悉SSH和Docker CLI的用户，依赖Container Manager内置注册表或手动导入镜像文件，适用于1.5B等CPU可承载的量化模型。
1、打开群晖DSM管理界面，点击桌面“Container Manager”图标，确认状态为“已启动”。
2、进入“注册表”页签，在搜索框中输入ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama，点击“搜索”，找到后点击“下载”并等待拉取完成。
3、进入“映像”页签，找到刚下载的镜像，双击启动“创建容器”向导。
4、在“卷”设置中，添加两处挂载：一处映射至/volume1/docker/deepseek/data（用于持久化模型缓存），另一处映射至/root/.ollama（用于Ollama模型存储）。
5、在“端口设置”中，将容器内端口8080映射至主机可用端口（如8999），避免与现有服务冲突；同时映射API端口11434至主机同号端口。
6、在“环境”页签中，添加键值对：OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434，确保服务对外可访问。
7、取消勾选“限制CPU使用率”与“限制内存使用率”，以保障推理过程不被强制中断。
二、通过docker-compose部署Open WebUI + DeepSeek-R1（推荐稳定方案）
该方式通过YAML配置文件统一管理服务依赖，支持自动重启与环境变量集中控制，适配DeepSeek-R1 1.5B及Q4_K_M量化格式模型，规避GUI配置遗漏风险。
1、启用群晖SSH功能：进入“控制面板 > 终端机和SNMP”，勾选“启动SSH功能”，端口保持默认22，点击“应用”。
2、使用终端工具（如PuTTY或Windows Terminal）SSH登录NAS，输入账号密码后执行sudo -i切换至root权限。
3、创建部署目录：mkdir -p /volume1/docker/deepseek，并进入该目录：cd /volume1/docker/deepseek。
4、使用nano编辑器新建docker-compose.yml：nano docker-compose.yml，粘贴以下内容：
version: '3'
services:
deepseek-ui:
image: ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
container_name: deepseek-ui
restart: unless-stopped
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
ports:
- "8999:8080"
- "11434:11434"
volumes:
- /volume1/docker/deepseek/data:/app/backend/data
- /volume1/docker/deepseek/ollama:/root/.ollama
environment:
- OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
- WEBUI_SECRET_KEY=your_strong_secret_key_here
5、按Ctrl+O保存，Ctrl+X退出nano编辑器。
6、执行启动命令：docker-compose up -d，等待容器初始化完成。
7、在浏览器中访问http://您的NAS内网IP:8999，首次加载需数分钟，完成后按提示创建管理员账户。
三、离线导入预构建CPU-only DeepSeek镜像（适用于无外网环境）
当NAS处于隔离网络或无法直连GitHub/GHCR时，可预先在x86_64开发机构建并导出镜像包，再上传至NAS本地导入，完全绕过在线拉取环节，确保部署可控性与安全性。
1、在具备AVX2指令集的x86_64 Linux机器上安装Docker，执行：docker pull continuumio/anaconda3:2023.07。
2、准备Dockerfile，集成llama.cpp、transformers 4.36+及DeepSeek-R1 Q4_K_M格式GGUF权重文件（需合法获取并置于同目录下）。
3、构建镜像：docker build -t ds-r1-nas-cpu .，成功后导出：docker save ds-r1-nas-cpu > ds-r1-nas-cpu.tar。
4、将tar文件上传至群晖的/volume1/docker/imports目录（需提前创建）。
5、在Container Manager中，点击左上角“更多 > 导入”，选择该tar文件，等待导入完成。
6、导入后，在“映像”列表中找到ds-r1-nas-cpu，点击“启动”，在高级设置中挂载模型文件所在路径至容器内/models，并设置环境变量MODEL_PATH=/models/deepseek-r1.Q4_K_M.gguf。
7、映射容器端口8000至主机端口，确保防火墙未拦截该端口。
