chatbox怎么运行本地deepseek
时间: 2025-03-01 08:53:57 浏览: 47
### 设置和运行DeepSeek Chatbox
为了在本地环境中设置并运行 DeepSeek chatbox,需遵循特定的操作流程。
#### 安装 Windows 系统上的 DeepSeek R1 模型
对于希望在 Windows 上部署 DeepSeek-R1 模型的用户来说,按照给定指南完成安装过程后,会自动启动 chatbox 软件[^1]。此时,在界面中应能看到选项用于“使用自己的 API KEY 或本地模型”。这一步骤允许配置之前已经成功部署好的 14b 版本模型。
#### 使用 Ollama 部署 DeepSeek
如果选择了通过 Ollama 来部署,则当一切准备就绪但程序尚未自行启动时,可以在命令行工具里执行 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 命令来手动开启服务[^2]。一旦服务器端正常工作,便可以通过访问相应的 web 页面或者其他客户端接口来进行交互提问。
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
确保环境变量已正确设定,并且网络连接稳定以便顺利获取所需资源文件。另外需要注意的是,首次加载可能耗时较长因为需要下载大量数据到本地缓存中。
相关问题
chatbox关联本地deepseek
### 集成DeepSeek与Chatbox的方法
为了实现本地DeepSeek与Chatbox的集成,可以考虑通过API接口的方式进行连接。通常情况下,这种集成涉及两个主要部分:一是确保DeepSeek能够提供可调用的服务;二是使Chatbox具备请求并处理这些服务的能力。
对于DeepSeek而言,如果其支持RESTful API或者其他形式的网络服务,则可以通过配置来暴露特定的功能给外部应用使用[^1]。这意味着需要查阅DeepSeek的相关文档以了解如何设置以及哪些功能是可以被远程访问的。
至于Chatbox方面,在GitHub页面上提到该项目提供了多种部署方式和支持插件扩展机制。因此可以根据需求开发自定义插件或者修改现有代码逻辑,以便向Chatbox引入新的对话处理能力——即对接收到的消息转发至DeepSeek服务器获取响应后再返回给用户。
具体实施步骤如下所示:
#### 修改Chatbox源码或创建插件
假设已经熟悉了Chatbox项目的结构,那么可以在消息接收路径中加入一段用于发送HTTP请求到DeepSeek服务端的新函数,并解析返回的结果作为回复的一部分显示出来。
```javascript
// 假设这是chatbox中的某个模块负责处理接收到的信息
async function handleMessage(message) {
const responseFromDeepSeek = await fetch('http://localhost:8080/deepseek-endpoint', { // 这里应替换为实际可用的URL
method: 'POST',
headers: {'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({query:message})
});
let data = await responseFromDeepSeek.json();
console.log(data); // 处理来自DeepSeek的数据
return `Response from DeepSeek:${data.reply}`;
}
```
上述代码片段展示了怎样利用JavaScript发起异步请求并与后端通信的过程。需要注意的是,这里的`http://localhost:8080/deepseek-endpoint`仅为示意用途的实际环境中应当替换成指向运行着DeepSeek实例的有效地址。
chatbox 部署本地deepseek
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek Chatbox
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek 和 Chatbox,在开始之前需确认计算机满足最低硬件需求并安装必要的软件环境。通常这包括 Python 版本兼容性以及 Git 工具等基础组件。
#### 创建项目目录结构
随便创建一个文件夹,该文件夹将作为大模型的部署位置[^2]。此操作有助于保持项目的整洁有序,并便于后续管理和维护。
#### 设置环境变量
打开系统设置中的环境变量配置界面,搜索环境选项来新增用户级别的环境变量 `OLLAMA_MODELS`。这一变量指向先前建立的大模型存储路径,确保应用程序能够正确识别和加载所需的模型资源。
#### 下载 DeepSeek 模型
下载 deepseek 模型到指定的位置以便于之后的应用程序调用。官方文档或社区分享链接通常是获取预训练模型的有效途径之一。
#### 安装依赖库
通过命令行工具进入项目根目录执行如下指令以安装运行所需的各种Python包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置应用参数
依据个人偏好调整配置文件内的各项设定项,比如端口号、日志级别等细节内容。这些自定义化的改动能更好地适配实际应用场景的需求。
#### 启动服务
一切准备就绪后,可以通过启动脚本来激活后台进程从而让前端页面正常访问API接口所提供的功能特性。一般情况下会有一个简单的Shell/Batch script负责这项任务:
对于 Linux/MacOS 用户而言可能是这样的 Shell 脚本:
```bash
#!/bin/bash
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```
而对于 Windows 平台则更倾向于 Batch 文件形式:
```batch
@echo off
start /B python app.py
exit
```
#### 测试连接
最后一步就是验证整个流程是否成功实现了预期目标——即能否正常使用已部署好的DeepSeek+Chatbox组合带来的智能化交互体验了。此时应该可以在浏览器地址栏输入类似 http://localhost:8000 的URL来进行初步的功能测试[^1]。
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