使用1Panel面板搭建屬于你的AI項目環境
在 AI 項目越來越火的今天,很多朋友都想自己動手搭建一個屬于自己的實驗環境。但問題來了:環境配置復雜、命令行操作繁瑣、依賴沖突頻發……這些“勸退三連”讓不少人望而卻步。
別擔心,今天星哥就帶你用 1Panel 面板,輕松搞定 AI 項目的運行環境,讓你把精力更多放在模型和代碼上,而不是環境折騰上。
環境搭建請參考之前的文章:
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安裝Ollama
登錄1Panel,應用商店,AI
找到Ollama,點擊安裝
這里要配置外網訪問。
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安裝ollama
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ollama 安裝完成
安裝deepseek
依次點“模型”,“添加模型”,填寫模型名稱
我這邊服務器配置比較低,就填"deepseek-r1:1.5b"等一段時間的下載安裝
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另一種安裝方式就是進終端安裝,最終效果一樣。
進入 容器 列表,找到 Ollama 容器,點擊進入終端運行并與 DeepSeek R1 聊天:
ollama run deepseek-r1:1.5b注意:您應該至少有 8 GB 可用 RAM 來運行 7B 型號,16 GB 來運行 13B 型號,32 GB 來運行 33B 型號。
docker ps |grep ollama CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 4d9d955b10b7 ollama/ollama:0.12.5 "/bin/ollama serve" 2 minutes ago Up 2 minutes 127.0.0.1:11434->11434/tcp 1Panel-ollama-dymw進入容器安裝模型
[root@VM-12-4-centos ~]# docker exec -it 1Panel-ollama-dymw /bin/bash root@4d9d955b10b7:/# ollama run deepseek-r1:1.5b pulling manifest pulling aabd4debf0c8: 23% ▕███████████████████████████████████████████ ▏ 255 MB/1.1 GB 35 MB/s 24sOllama 支持 ollama.com/library 上提供的一系列模型
deepseek-r1:1.5b安裝成功
pulling manifest pulling aabd4debf0c8: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 GB pulling c5ad996bda6e: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 556 B pulling 6e4c38e1172f: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB pulling f4d24e9138dd: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 148 B pulling a85fe2a2e58e: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 487 B verifying sha256 digest writing manifest success >>> hello Hello! How can I assist you today? 安裝MaxKB如圖點擊“應用商店”,AI,
安裝MaxKB
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MaxKB = Max Knowledge Brain,是一款強大易用的企業級智能體平臺,支持 RAG 檢索增強生成、工作流編排、MCP 工具調用能力。MaxKB 支持對接各種主流大語言模型,廣泛應用于智能客服、企業內部知識庫問答、員工助手、學術研究與教育等場景。
MaxKB優勢
? RAG 檢索增強生成 :高效搭建本地 AI 知識庫,支持直接上傳文檔 / 自動爬取在線文檔,支持文本自動拆分、向量化,有效減少大模型幻覺,提升問答效果;
? 靈活編排 :內置強大的工作流引擎、函數庫和 MCP 工具調用能力,支持編排 AI 工作過程,滿足復雜業務場景下的需求;
? 無縫嵌入 :支持零編碼快速嵌入到第三方業務系統,讓已有系統快速擁有智能問答能力,提高用戶滿意度;
? 模型中立 :支持對接各種大模型,包括本地私有大模型(DeepSeek R1 / Llama 3 / Qwen 2 等)、國內公共大模型(通義千問 / 騰訊混元 / 字節豆包 / 百度千帆 / 智譜 AI / Kimi 等)和國外公共大模型(OpenAI / Claude / Gemini 等)。
用戶名: admin
密碼: MaxKB@123..
由于服務器性能較低,開啟maxkb之后,直接卡死了,重啟服務器把容器給rm了。
docker rm -f 1Panel-maxkb-Ep60安裝lobe-chat同樣的方式安裝lobe-chat
這里要配置訪問密碼,我這里填2017
打開“端口外部訪問”(如果不打開,可以使用域名反向代理)。
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訪問lobe-chat
使用IP+端口訪問
輸入剛才配置的訪問密碼
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配置模型
這里可以deepseek、ChatGPT、騰訊混元等等大模型。
我這里用本機的deepseek
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總結
通過 1Panel,你可以在極短時間內完成 AI 項目環境的搭建:
? 從服務器管理到應用部署,一切都在圖形化界面中完成
? 支持多種 AI 模型(如 Ollama、DeepSeek-R1),靈活擴展
? 提供監控、告警、備份等功能,保障項目穩定運行
如果你也想擁有一個屬于自己的 AI 實驗室,不妨試試用 1Panel 來搭建,相信會讓你的探索之旅更加高效與順暢。
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