chatbox 本地化部署ollama
时间: 2025-02-11 14:03:22 浏览: 74
### 部署Ollama聊天服务
#### 准备工作
为了在本地环境中部署Ollama聊天框或服务,需先确认操作系统环境已准备好。此过程适用于Windows环境下的部署方案[^1]。
#### 下载与安装
通过简单的命令可以直接完成Ollama的安装。打开终端窗口输入以下命令来下载并自动配置Ollama:
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
这条命令会从远程服务器获取最新的安装脚本,并按照默认设置进行安装操作[^4]。
#### 创建Systemd服务文件
对于Linux系统而言,在`/etc/systemd/system`路径下创建名为`ollama.service`的服务定义文件是非常重要的一步。利用文本编辑器如Vim进入该位置后,向其中加入必要的环境变量声明以便于后续启动和服务管理:
```plaintext
Environment="OLLAMA_HOST=:11434"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
```
这些设定指定了主机监听端口以及允许跨域资源共享(CORS)来源[^3]。
#### 启动与验证
当上述步骤完成后,可以通过重启计算机或者手动激活新建立的服务单元使更改生效。接着就可以尝试访问指定地址测试是否能够正常连接至运行中的实例了。
#### 整合LobeChat界面
为了让用户体验更加友好,可以考虑集成专门设计用于交互展示的大规模预训练语言模型前端——LobeChat。这不仅提升了视觉效果同时也简化了实际交流流程[^2]。
相关问题
deepseek本地化部署ollama
### DeepSeek 和 Ollama 的本地化部署
#### 一、环境准备
为了成功在本地环境中部署 DeepSeek 和 Ollama 大型语言模型,需先确认计算机满足最低配置需求并安装必要的软件包。这通常涉及操作系统兼容性的验证以及 Python 环境的搭建[^1]。
#### 二、Ollama 安装流程
Ollama 提供了一套完整的命令行工具来辅助用户的安装过程。通过执行特定脚本文件可以自动完成大部分设置工作。对于 Windows 用户来说,推荐使用 PowerShell 或者 Git Bash 来运行这些指令;而对于 Linux 及 macOS 用户,则可以直接利用终端来进行操作。
```bash
# 更新系统包列表(Linux)
sudo apt-get update
# 安装Python3及相关库(如果尚未安装)
sudo apt install python3-pip -y
# 使用pip安装ollama-cli
pip3 install ollama-cli
```
#### 三、获取 DeepSeek 模型
访问 Chatbox AI 官网提供的链接下载所需版本的 DeepSeek 模型文件,并将其放置于指定目录下以便后续加载使用[^2]。
#### 四、启动服务端口监听
一旦完成了上述准备工作之后,就可以调用 `ollama serve` 命令开启 HTTP API 接口,在默认情况下会绑定到 localhost 上的8080端口等待请求接入。
```bash
# 启动OLLAMA服务器,默认地址http://localhost:8080/
ollama serve &
```
#### 五、测试API接口功能
最后一步是编写简单的客户端程序向刚才建立的服务发送查询请求以检验整个系统的正常运作情况。这里给出一段基于 Python 实现的例子:
```python
import requests
url = "http://localhost:8080/api/v1/chat"
data = {"message": "你好"}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```
Deepseek chatbox 本地化部署
### DeepSeek Chatbox 本地化部署教程
#### 安装准备
对于 Mac 系统而言,要实现 DeepSeek 的本地化部署并集成到 Chatbox 中,首先需访问 ollama 官网选择 macOS 版本进行下载[^3]。下载完成后会获得一个压缩文件,解压之后按照提示操作完成初步安装。
#### 配置环境
确保已成功验证安装无误后,接下来配置运行环境使 DeepSeek 能够顺利启动并与 Chatbox 结合工作。这一步骤通常涉及设置必要的环境变量以及确认依赖项均已正确加载。
#### 启动服务
一旦准备工作就绪,可以通过命令行工具或其他指定方式来激活 DeepSeek 服务端口,使得应用程序能够监听来自前端界面(即 Chatbox)发出的数据请求。具体指令可能依据实际版本有所差异,请参照官方文档获取最新指导[^1]。
#### 接入Chatbox
创建个人专属的聊天机器人实例,在此过程中定义交互逻辑、训练对话模型等关键环节都离不开对 API 的调用和支持。借助于之前搭建好的本地 DeepSeek 平台所提供的强大功能,用户可以轻松定制满足特定需求的人工智能助手[^2]。
```bash
# 假设这是用于启动 DeepSeek 服务器的一个简单 shell 命令
./start-deepseek.sh --port=8080
```
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