ollama使用deepseek api
时间: 2025-02-03 22:12:47 浏览: 464
### 使用 Ollama 和 DeepSeek API 进行集成和操作
#### 本地环境准备
为了能够在本地环境中顺利运行 DeepSeek-R1 大模型并通过 API 提供服务,首先需要完成 Ollama 的安装。这可以通过下载官方发布的最新版本安装包来实现[^4]。
一旦 Ollama 成功安装,在终端执行 `ollama serve` 启动服务端口监听。随后通过特定命令获取所需的 DeepSeek-R1 模型实例,例如:
```bash
ollama run deepseek-r1:14b
```
此命令会拉取指定版本的大规模预训练语言模型至本地,并准备好接收来自客户端的应用请求[^3]。
#### 创建 Spring Boot 应用程序
构建一个新的 Spring Boot 工程项目用于封装对 DeepSeek-R1 接口的调用逻辑。引入必要的依赖库支持 HTTP 请求发送以及 JSON 数据解析等功能。配置文件中定义目标服务器地址等参数以便后续代码读取使用。
#### 编写控制器类处理业务流程
设计 RESTful 风格接口允许外部系统提交待处理的任务数据给内部的服务层组件去交互远程部署好的大模型实例。以下是简化版 Java 方法示意如何发起 POST 请求并将响应结果返回前端展示:
```java
@RestController
@RequestMapping("/api/deepseek")
public class DeepSeekController {
@PostMapping("/translate")
public ResponseEntity<String> translate(@RequestBody Map<String, String> payload) {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
HttpEntity<Map<String, String>> entity = new HttpEntity<>(payload, headers);
ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(
"http://localhost:11434/api/generate", HttpMethod.POST, entity, String.class);
return ResponseEntity.ok(response.getBody());
}
}
```
上述示例假设已经有一个正在运行中的 Ollama 服务位于 localhost 上,默认开放了 11434 端口等待连接;实际生产环境下应当替换为真实的 IP 地址或域名信息[^1]。
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