ollma chatbox 部署
时间: 2025-07-12 20:52:53 浏览: 7
### Ollama Chatbox 部署指南
Ollama 是一个开源的本地模型运行工具,可以方便地下载和运行各种开源模型,如 Llama、Qwen 和 DeepSeek 等。Chatbox 是一款支持多种 AI 模型和 API 的客户端应用,可以通过图形化界面调用本地部署的 Ollama 模型[^4]。
#### 1. 安装 Ollama
在开始之前,请确保你的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows、MacOS 或 Linux。
- 硬盘空间:根据模型大小预留足够的空间。
以下是安装步骤:
- 下载 Ollama 安装包并运行安装程序。
- 如果需要更改默认安装路径(例如从 C 盘改为 D 盘),可以在命令行中使用以下命令指定路径:
```cmd
D:\AI\OllamaSetup.exe /DIR="D:\AI\Ollama"
```
这里 `D:\AI\` 是安装包所在目录路径,`D:\AI\Ollama` 是目标安装位置[^5]。
#### 2. 下载并运行 DeepSeek 模型
完成 Ollama 安装后,可以通过以下命令下载 DeepSeek 模型:
```cmd
ollama pull deepseek
```
此命令会从远程仓库拉取 DeepSeek 模型到本地,并存储在 Ollama 的模型目录下[^4]。
#### 3. 配置 Chatbox
Chatbox 是一款支持多平台的 AI 客户端应用,可以轻松调用本地部署的 Ollama 模型。以下是配置步骤:
- 打开 Chatbox 应用,进入设置页面。
- 在“模型”选项卡中,选择模型提供方为“OLLAMA”。
- 点击下方的文字链接【参考教程】,按照教程中的说明完成配置[^1]。
#### 4. 测试模型
完成上述步骤后,可以在 Chatbox 中测试 DeepSeek 模型的运行情况。输入一段文本,观察模型的响应是否正常。如果一切顺利,说明 Ollama 和 Chatbox 已成功集成[^3]。
```python
# 示例代码:通过 Python 调用 Ollama 模型
import requests
def generate_text(prompt):
url = "http://localhost:11434/api/generate"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {"prompt": prompt, "model": "deepseek"}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
return response.json()["response"]
if __name__ == "__main__":
prompt = "你好,世界!"
print(generate_text(prompt))
```
### 注意事项
- 确保 Ollama 服务已启动并监听默认端口 `11434`。
- 如果遇到问题,可以参考官方文档或社区论坛获取帮助[^2]。
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