在 Ubuntu 上部署 Ollama 以支持 DeepSeek 模型，集成到ros

### 部署Ollama支持DeepSeek模型并与ROS集成 #### 准备工作环境 为了确保能够顺利部署 Ollama 并支持 DeepSeek 模型，在 Ubuntu 上建议先设置好 ROS 环境。对于 Ubuntu 20.04，对应的 ROS 版本为 Noetic[^1]。 ```bash wget http://fishros.com/install -O fishros && bash fishros source /opt/ros/noetic/setup.bash ``` #### 安装必要的依赖项 在开始之前，需确认已安装所有必需的软件包以及 Python 库来运行 Ollama 和处理图像数据流： ```bash sudo apt update sudo apt install python3-pip pip3 install opencv-python numpy ``` #### 获取并编译 Ollama 假设已经获取到了 Ollama 的源码仓库链接，则可以通过 Git 下载项目文件，并按照官方文档中的说明完成构建过程。这里假定使用的是 GitHub 地址作为例子： ```bash git clone https://github.com/ollama-project/ollama.git ~/catkin_ws/src/ cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash ``` #### 整合 DeepSeek 模型至 Ollama 如果要让 Ollama 支持特定于 DeepSeek 的功能或优化，可能需要修改部分代码以适应该模型的需求。这通常涉及到调整参数设定或是引入新的算法实现方式。具体操作取决于所使用的框架和技术栈。 #### 将 Ollama 节点加入到 ROS 发布订阅机制中 为了让其他节点可以访问由 Ollama 处理后的信息，创建一个新的 ROS 节点用于发布这些消息是非常重要的一步。下面是一个简单的 Python 实现方案： ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from sensor_msgs.msg import Image as RosImage import cv2 from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError def ollama_node(): pub = rospy.Publisher('ollama_output', RosImage, queue_size=10) bridge = CvBridge() cap = cv2.VideoCapture(0) while not rospy.is_shutdown(): ret, frame = cap.read() try: ros_image_msg = bridge.cv2_to_imgmsg(frame, "bgr8") pub.publish(ros_image_msg) except CvBridgeError as e: print(e) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('ollama_publisher') try: ollama_node() finally: pass ``` 此脚本会打开默认摄像头设备 (index `0`) ，读取每一帧画面并通过 ROS 主题 `/ollama_output` 发送出去。注意这里的主题名称可以根据实际情况自定义更改。 #### 测试整个流程 最后一步就是验证一切是否正常运作了。可以在另一个终端窗口启动监听者节点查看来自 Ollama 的视频流： ```bash rosrun image_view image_view image:=/ollama_output ``` 这样就可以看到经过 Ollama 加工过的实时影像显示出来。