deepseek本地部署+Ollama api调用+设定自己本地知识库
时间: 2025-03-01 15:52:57 浏览: 154
### 如何在本地部署 DeepSeek 并使用 Ollama API 进行调用
#### 环境准备
为了成功地在本地环境中部署 DeepSeek-R1-14b 大语言模型并利用 Ollama 提供的服务接口,环境搭建至关重要。确保计算机满足最低硬件需求,并安装必要的软件依赖项[^1]。
#### 安装 Ollama 及其组件
Ollama 是实现 DeepSeek 模型本地化运行的关键工具之一。按照官方文档指示下载适合操作系统的最新版 Ollama 应用程序包;对于 Mac ARM 架构设备,则需特别注意选择兼容版本[^3]。
#### 配置 DeepSeek 模型
完成上述准备工作之后,下一步是从可信源获取预训练好的 DeepSeek 模型文件,并将其放置于指定目录下以便后续加载至内存中待命提供服务。此过程可能涉及解压压缩包、调整参数配置等具体操作步骤。
#### 使用 Ollama API 实现交互
一旦 DeepSeek 已经被正确安装到目标机器上,即可借助 RESTful 或 gRPC 形式的 Ollama API 来发起请求与之通信。下面给出一段 Python 代码片段作为示例展示如何构建 HTTP 请求向已启动的 DeepSeek 发送查询命令:
```python
import requests
url = "http://localhost:8080/v1/models/deepseek-r1-14b:predict"
data = {"inputs": ["你好,世界"]}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```
这段脚本假设 DeepSeek 正常监听 `localhost` 的 8080 端口等待来自客户端的消息输入[^2]。
#### 设置自定义本地知识库
为了让 DeepSeek 更好地服务于特定应用场景下的问答任务或其他自然语言处理工作负载,可以为其集成一个私有的语料数据库。这通常涉及到创建索引结构来存储文本数据集,并通过插件机制使 DeepSeek 能够访问这些资料用于增强回复质量。Elasticsearch 加 Kibana 组合就是一个不错的选择方案,在此基础上还能方便地实施检索增强生成(RAG)技术优化性能表现。
阅读全文
相关推荐

















