deepseek r1本地部署，网页调用
时间: 2025-02-07 10:58:27 浏览: 172
### DeepSeek R1 本地部署方法
为了实现 DeepSeek R1 的本地部署并能够在网页中调用，需遵循一系列特定的操作流程。首先，在准备阶段，确保计算机满足最低硬件要求，并已安装必要的软件依赖项。
#### 准备工作
- **操作系统支持**：推荐使用 Linux 或 macOS 系统作为开发环境。
- **Python 版本**：确认 Python 版本不低于 3.8[^1]。
- **Docker 安装**：由于部分组件基于容器化技术构建，提前完成 Docker 的安装至关重要[^3]。
#### 步骤一：Ollama 安装
按照官方文档指引下载并安装 Ollama 工具链，这是启动 DeepSeek R1 所必需的基础平台之一。通过命令行工具执行相应脚本来简化这一过程：
```bash
pip install ollama-cli
```
#### 步骤二：DeepSeek Model 安装
获取预训练好的 DeepSeek R1 模型文件，并将其加载到 Ollama 中。此步骤通常涉及从远程仓库拉取最新版本的模型权重以及配置参数:
```bash
ollama pull deepseek-r1
```
#### 步骤三：图形界面设置 (可选)
对于希望获得更友好交互体验的用户来说，可以选择安装带有可视化管理面板的服务端程序。这一步不是强制性的，但对于初学者而言可能会有所帮助。
##### 使用 Docker 构建服务
如果决定采用这种方式，则需要先准备好 Dockerfile 文件来定义镜像结构；接着利用 `docker build` 和 `docker run` 来创建和运行容器实例。
```bash
git clone https://github.com/deepseek-model/webui.git
cd webui
docker-compose up -d
```
---
### 网页调用教程
当上述准备工作完成后，即可着手于前端页面的设计与后端 API 接口之间的对接工作。这里介绍一种简单的方式——借助 Flask 微框架快速搭建 RESTful API 服务器，从而允许浏览器发起 HTTP 请求并与后台逻辑层通信[^2]。
#### 创建 Flask 应用
编写一个简单的 Python 脚本用于初始化 Flask 实例，并注册处理函数负责接收来自客户端的消息查询请求。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
data = request.json.get('text')
response = requests.post(
"http://localhost:8000/api/v1/predict",
json={"input":data}
)
result = response.json()
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
```
#### HTML 页面设计
最后，在静态资源目录下新增 index.html 文件，内含表单控件供访客输入待解析文本串；提交动作触发 AJAX 异步调用来发送 POST 请求至 `/query` 终端节点。
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Query Form</title>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
</head>
<body>
<form id="form">
<input type="text" name="text"/>
<button type="submit">Submit</button>
</form>
<div id="result"></div>
<script>
$('#form').on('submit', function(event){
event.preventDefault();
$.ajax({
url : '/query',
type : 'post',
dataType:'json',
contentType:"application/json;charset=UTF-8",
data : JSON.stringify({ text : $('[name=text]').val() }),
success:function(data,status,xhr){ $('#result').text(JSON.stringify(data)); },
error:function(xhr,status,error){ console.log(error); }
});
})
</script>
</body>
</html>
```
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SQL Server Compact Edition（简称SQL CE）是微软公司提供的一个嵌入式数据库解决方案，它支持多种平台和编程语言。SQL CE适合用于资源受限的环境，如小型应用程序、移动设备以及不需要完整数据库服务器功能的场合。
SQL CE具备如下特点：
- **轻量级**: 轻便易用，对系统资源占用较小。
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- **编程接口**: 提供了丰富的API供开发者进行数据库操作，支持.NET Framework和本机代码。
### 样例代码的知识点
“Evc Sql CE 程序样例代码”这部分信息表明，存在一些示例代码，这些代码可以指导开发者如何使用SQL CE进行数据库操作。样例代码一般会涵盖以下几个方面：
1. **数据库连接**: 如何创建和管理到SQL CE数据库的连接。
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6. **数据同步**: 如果涉及到移动应用场景，可能需要了解如何与远程服务器进行数据同步。
7. **异常处理**: 在数据库操作中如何处理可能发生的错误和异常。
### 标签中的知识点
标签“Evc Sql CE 程序样例代码”与标题内容基本一致，强调了这部分内容是关于使用SQL CE的示例代码。标签通常用于标记和分类信息，方便在搜索引擎或者数据库中检索和识别特定内容。在实际应用中，开发者可以根据这样的标签快速找到相关的样例代码，以便于学习和参考。
### 总结
根据标题、描述和标签，我们可以确定这篇内容是关于SQL Server Compact Edition的程序样例代码。由于缺乏具体的代码文件名列表，无法详细分析每个文件的内容。不过，上述内容已经概述了SQL CE的关键特性，以及开发者在参考样例代码时可能关注的知识点。
对于希望利用SQL CE进行数据库开发的程序员来说，样例代码是一个宝贵的资源，可以帮助他们快速理解和掌握如何在实际应用中运用该数据库技术。同时，理解SQL CE的特性、优势以及编程接口，将有助于开发者设计出更加高效、稳定的嵌入式数据库解决方案。
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首先，我们来解释“数据库”这一核心概念。数据库是存储、管理、处理和检索信息的系统，它能够帮助我们有效地存储大量的数据，并在需要的时候快速访问。数据库管理系统（DBMS）是负责数据库创建、维护和操作的软件，常见的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL和SQLite等。
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- SELECT：用于从数据库中查询数据。
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- CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE：用于创建、修改或删除表结构。
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-事务处理：包括事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）等。
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- 随后的例子可能会增加对图形节点的编辑功能，如移动、缩放、旋转等操作。
- 更高级的例子可能会演示如何实现更复杂的图形节点关系，例如连接线的绘制和编辑，以及节点之间的依赖和关联。
- 高级例子中还可能包含对GEF扩展点的使用，以实现更高级的定制功能，如自定义图形节点的外观、样式以及编辑行为。
- 最后一个例子可能会介绍如何将GEF集成到RCP应用程序中，并展示如何利用RCP的功能特性来增强GEF编辑器的功能，如使用RCP的透视图切换、项目管理以及与其他RCP插件的交互等。
5. 插件的开发与配置
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通过这些知识点的讲解和实例的展示，读者可以逐步学会如何使用GEF构建图形编辑器，并在RCP平台上进行集成和扩展，从而创建出功能丰富、可定制和交互性良好的图形应用程序。
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# 摘要
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