K8S 部署 Deepseek 要 3 天？别逗了！Ollama+GPU Operator 1 小时搞定

最近一年我都在依赖大模型辅助工作，比如 DeepSeek、豆包、Qwen等等。线上大模型确实方便，敲几个字就能生成文案、写代码、做表格，极大提高了效率。但对于企业来说：公司内部数据敏感、使用外部大模型会有数据泄露的风险。

尤其是最近给 Rainbond 开源社区的用户答疑时，发现大家对大模型私有化部署有需求，都希望把大模型部署到企业内网，既能按需定制优化，又能保障安全合规。

网上教程虽多，但大多零散且偏向极客操作，真正能落地到生产环境的少之又少。稍微花了点时间，终于跑通了一套全链路解决方案：

• Ollama：让大模型从文件变成可运行的服务，专治模型跑不起来的千古难题。
• RKE2：RKE2 是 Rancher 推出的轻量化 K8s，比传统 K8s 节省 50% 资源，适合本地服务器。

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• Rainbond：让复杂的集群管理去技术化，非运维人员也能轻松管好大模型服务。
• GPU Operator：一站式部署，显卡驱动安装零干预、容器运行时统一管理、深度集成 K8S。

这套组合对开发者和企业来说，意味着效率与安全的双重升级：开发者无需处理模型环境和集群配置，Ollama+Rainbond 让部署从 "写代码" 变成 "点鼠标"，专注业务逻辑；企业则实现数据本地化，通过 RKE2 安全策略和 Rainbond 权限管理满足合规要求，搭配 GPU Operator 提升硬件利用率，让私有化部署既简单又高效。

接下来的教程，我会从服务器准备到环境搭建再到大模型部署，拆解每个关键步骤。无论你是想搭建企业专属大模型服务，还是探索本地化 AI 应用，跟着教程走，都能少走弯路，快速落地一个安全、高效、易管理的大模型部署方案。

准备

首先需要一台干净的 GPU 服务器，推荐硬件配置如下（以 NVIDIA A100 为例）：

• CPU：14 核及以上
• 内存：56GB 及以上
• GPU ：NVIDIA A100（24GB 显存，支持其他 CUDA 兼容显卡，需确认GPU Operator 支持列表
• 操作系统 ：Ubuntu 22.04（需匹配 GPU Operator 支持的系统版本

部署 RKE2

先以单节点集群为例快速落地演示。

1. 创建 RKE2 配置

创建私有镜像仓库配置（Rainbond 默认的私有镜像仓库）

mkdir -p /etc/rancher/rke2 

cat > /etc/rancher/rke2/registries.yaml << EOL mirrors: "goodrain.me": endpoint: - "https://goodrain.me" configs: "goodrain.me": auth: username: admin password: admin1234 tls: insecure_skip_verify: true EOL 

创建集群基础配置

cat > /etc/rancher/rke2/config.yaml << EOF disable: - rke2-ingress-nginx #禁用默认Ingress，会与Rainbond网关冲突 system-default-registry: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com # 国内镜像仓库 EOF 

2. 安装并启动 RKE2

通过国内镜像加速安装，提升部署速度

# 一键安装RKE2（国内源） curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/rke2/install.sh | INSTALL_RKE2_MIRROR=cn sh - # 启动服务 systemctl enable rke2-server.service && systemctl start rke2-server.service 

提示：安装过程约 5-20 分钟（视网络情况），可通过 journalctl -fu rke2-server 实时查看日志。

3. 验证集群状态

安装完成后，拷贝 Kubernetes 工具及配置文件，方便后续操作：

mkdir -p /root/.kube #集群配置文件 cp /etc/rancher/rke2/rke2.yaml /root/.kube/config #拷贝命令行工具 cp /var/lib/rancher/rke2/bin/{ctr,kubectl} /bin 

执行以下命令，确认节点与核心组件正常运行：

#查看节点状态（应显示Ready） kubectl get node #查看系统Pod（所有kube-system命名空间下的Pod应为Running状态） kubectl get pod -n kube-system 

至此，K8S 集群 RKE2 已部署完成，接下来将通过 GPU Operator 接入显卡资源，为大模型运行提供算力支撑。

部署 GPU Operator

1. 提前准备国内镜像（解决 NFD 镜像拉取问题）

由于node-feature-discovery（NFD）镜像默认仓库在国外，需提前通过国内镜像站下载并打标签：

export CONTAINERD_ADDRESS=/run/k3s/containerd/containerd.sock ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi/node-feature-discovery:v0.17.2 ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi/node-feature-discovery:v0.17.2 registry.k8s.io/nfd/node-feature-discovery:v0.17.2 

2. 安装 Helm

curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 \ && chmod 700 get_helm.sh \ && ./get_helm.sh 

3. 配置 GPU Operator 安装参数

创建gpu-values.yaml，指定所有组件使用国内镜像仓库（避免拉取国外镜像失败）：

cat > gpu-values.yaml << EOF toolkit: env: - name: CONTAINERD_SOCKET value: /run/k3s/containerd/containerd.sock - name: CONTAINERD_RUNTIME_CLASS value: nvidia - name: CONTAINERD_SET_AS_DEFAULT value: "true" version: v1.17.1-ubuntu20.04 repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi validator: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi operator: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi initContainer: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi driver: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi manager: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi devicePlugin: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi dcgmExporter: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi gfd: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi migManager: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi vgpuDeviceManager: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi vfioManager: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi driverManager: repository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/smallqi EOF 

4. 一键安装 GPU Operator

# 添加NVIDIA Helm仓库并更新 helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia && helm repo update # 安装GPU Operator（指定版本和配置文件，无需修改参数） helm install gpu-operator -n gpu-operator --create-namespace \ nvidia/gpu-operator --version=v25.3.0 -f gpu-values.yaml 

提示：等待约 3-5 分钟，通过 kubectl get pod -n gpu-operator 确认所有 Pod 状态为Running。

5. 配置 RKE2 默认容器运行时

配置 RKE2 默认使用 nvidia 作为容器运行时

cat > /etc/rancher/rke2/config.yaml << EOF disable: - rke2-ingress-nginx #禁用默认Ingress，会与Rainbond网关冲突 system-default-registry: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com # 国内镜像仓库 default-runtime: nvidia #指定 nvidia 为默认容器运行时 EOF # 重启RKE2使配置生效 $ systemctl restart rke2-server.service # 等待5分钟，确保所有系统Pod重新启动完成 

6. 验证 GPU 算力调度

创建测试 Pod，验证 GPU 是否正常被 K8s 识别和使用：

# 生成测试YAML（运行CUDA示例程序） cat > cuda-sample.yaml << EOF apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: cuda-vectoradd spec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vectoradd image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zqqq/cuda-sample:vectoradd-cuda11.7.1-ubuntu20.04 resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 # 声明使用1张GPU EOF # 部署测试Pod $ kubectl apply -f cuda-sample.yaml 

查看日志（成功标志）：

$ kubectl logs -f cuda-vectoradd # 输出包含以下内容则表示GPU调度正常： [Vector addition of 50000 elements] ... Test PASSED #CUDA程序运行通过 Done 

至此，GPU 资源已成功接入 RKE2 集群，已经可以在 K8S 集群内实现 GPU 调度。

部署 Rainbond

1. 添加 Rainbond Helm 仓库

helm repo add rainbond https://chart.rainbond.com helm repo update 

2. 配置集群网络参数

创建 values.yaml，指定集群入口 IP 和节点信息：

cat > values.yaml << EOF Cluster: gatewayIngressIPs: 10.0.0.5 # 填写服务器公网 IP 或负载均衡 IP nodesForGateway: - externalIP: 10.0.0.5 # 节点公网 IP internalIP: 10.0.0.5 # 节点内网 IP name: iv-ydtpg1wqo0ay8n6f4k7n # 节点名称（通过 kubectl get node 查看） nodesForChaos: - name: iv-ydtpg1wqo0ay8n6f4k7n # 节点名称（通过 kubectl get node 查看） containerdRuntimePath: /run/k3s/containerd # 指向 RKE2 的容器运行时路径 EOF 

3. 一键安装 Rainbond

 helm install rainbond rainbond/rainbond --create-namespace -n rbd-system -f values.yaml 

验证安装：

kubectl get pod -n rbd-system # 观察名称含 rbd-app-ui 的 Pod 状态 # 当状态显示 Running 且 Ready 为 1/1 时，说明安装完成（约 5-8 分钟） 

访问界面 ： 通过配置的 gatewayIngressIPs 地址访问，格式：http://10.0.0.5:7070。

部署 Ollama

1. 通过 Rainbond 可视化界面安装 Ollama

登录后点击创建应用，选择从应用市场创建，在开源应用商店搜索关键词 ollama 并点击安装

Rainbond 会自动拉取 Ollama 镜像并部署（镜像大小约 1.2GB）

2. 按需分配计算资源

安装完成后，进入 Ollama 组件详情页，点击其他设置调整资源配额：

• CPU / 内存：建议根据模型规模设置（如 deepseek R1 14B 版本至少 12 核 + 32GB 内存），本例中暂时不限制（设置 0 表示使用节点默认资源）
• GPU 资源：在 limits 中添加 nvidia.com/gpu: 1（声明使用 1 张 GPU）。

limits: cpu: 0 memory: 0 nvidia.com/gpu: 1 

保存配置后，点击左上角的重启按钮，等待 Ollama 组件重新启动使资源配置生效。等待约 1 分钟，组件状态恢复为绿色（Running）即可开始使用。

资源配置参考表（根据模型参数选择）：

| 模型版本 | CPU 核心 | 内存要求 | 硬盘空间 | GPU 显存（推荐） | | -------- | -------- | ------------ | ----------- | -------------------------- | | 1.5B | 4+ | 8GB+ | 3GB+ | 非必需（CPU 推理） | | 7B/8B | 8+ | 16GB+ | 8GB+ | 8GB+（如 RTX 3070） | | 14B | 12+ | 32GB+ | 15GB+ | 16GB+（如 RTX 4090） | | 32B+ | 16+/32+ | 64GB+/128GB+ | 30GB+/70GB+ | 24GB+/ 多卡并行（如 A100） |

部署 DeepSeek R1

1. 通过 Web 终端启动模型服务

在 Rainbond 界面中进入 Ollama 组件详情页，点击右上角Web 终端进入命令行模式（需确保浏览器允许 WebSocket 连接）。 执行 Ollama 官方提供的模型启动命令（以 32B 版本为例）：

ollama run deepseek-r1:32b 

提示：若终端无响应，检查集群 WebSocket 地址是否可达：进入 平台管理 -> 集群 -> 编辑集群信息，复制 WebSocket 地址。在本地浏览器或 Postman 中测试该地址连通性。

2. 配置模型访问端口

在 Ollama 组件详情页中，找到端口设置项：

1. 将默认的 HTTP 协议修改为 TCP

2. 复制生成的访问地址（格式为 http://你的服务器IP:随机端口，如 http://10.0.0.5:30000）。

注意：若使用域名访问，请在网关管理中绑定您的域名。

接入到 Chatbox 使用

1. 下载并安装 Chatbox

从 Chatbox 官方网站 下载对应平台的客户端（支持 Windows/macOS/Linux），完成安装后启动应用。

2. 添加 Ollama API 地址

进入 Chatbox 设置界面（点击左上角菜单 -> 设置 -> 模型管理）：

1. 点击添加自定义模型，选择Ollama类型
2. 在地址栏粘贴 Rainbond 中获取的访问地址（如 http://10.0.0.5:30000），点击保存
3. 系统会自动识别已部署的模型（如 deepseek-r1:32b），无需手动配置参数。

3. 开始对话

返回主界面，选择刚刚添加的 DeepSeek R1 模型，即可进入聊天窗口：

• 输入问题，点击发送
• 模型会实时返回响应，支持流式输出和历史对话记录查看。

最后

通过 Ollama、RKE2、Rainbond 与 GPU Operator 的高效组合，1 小时内即可完成 Deepseek 大模型的私有化部署。这仅仅是大模型私有部署的第一步，后续可依托 Rainbond 的快速开发能力，通过微服务构建、可视化编排等功能，轻松实现业务系统与大模型的深度集成，让企业在安全可控的本地化环境中，灵活调用大模型能力，加速 AI 应用落地。