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Ollama+DeepSeek+cherry

时间: 2025-03-02 18:20:39 浏览: 52

### Ollama、DeepSeek 和 Cherry Studio 的集成方案 #### 安装 Ollama 为了实现完整的解决方案，需先安装 Ollama。访问官方网站 https://ollama.com/ 并下载适用于当前操作系统的安装包完成安装过程[^1]。 #### 下载并配置 Cherry Studio 随后获取 Cherry Studio 工具来辅助开发工作流。该工具可以从其官方网址 https://cherry-ai.com/ 获取最新版本进行安装。 #### 构建 DeepSeek 本地环境针对 DeepSeek 的部署，在成功设置好上述两个组件之后，可以按照如下方式构建：对于 Python 用户来说，可以通过 pip 来安装 deepseek 库： ```bash pip install deepseek ``` 创建一个新的 Flask Web 应用程序作为聊天机器人的前端界面： ```python from flask import Flask, request, jsonify import deepseek as ds app = Flask(__name__) model = ds.load_model('path_to_your_model') @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): user_input = request.json.get('message') response = model.generate_response(user_input) return jsonify({"response": response}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 此代码片段展示了如何利用 `Flask` 创建简单的 API 接口 `/chat` ，它接收 POST 请求并将消息传递给已加载好的模型实例以获得回复内容。注意替换 `'path_to_your_model'` 为实际路径。通过以上步骤能够有效地将这三个技术栈结合起来用于搭建自己的对话系统平台。

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