本地的ollama框架deepseek+前端
时间: 2025-03-31 22:13:24 浏览: 45
### 集成 Ollama 框架与 DeepSeek 模型至前端应用
为了在本地环境中将 Ollama 框架与 DeepSeek 大模型集成到前端应用中,可以通过以下方式实现完整的开发流程:
#### 1. 安装并配置 Ollama
Ollama 是一种轻量级工具,允许开发者轻松下载和运行大语言模型。安装完成后,可以使用命令行接口加载 DeepSeek 或其他兼容的模型。
```bash
ollama pull deepseek/medium
```
上述命令会拉取 `deepseek/medium` 版本的模型[^1]。完成之后,可通过 REST API 接口调用该模型进行推理操作。
#### 2. 使用 Spring Boot 构建后端服务
Spring Boot 提供了一种快速搭建 Java 后端的方式。在此场景下,可创建一个简单的 HTTP 控制器来封装对 Ollama 的请求逻辑。
以下是示例代码片段展示如何通过 Java 调用 Ollama 并返回结果给前端:
```java
@RestController
@RequestMapping("/api/deepseek")
public class DeepSeekController {
@PostMapping("/query")
public ResponseEntity<String> query(@RequestBody Map<String, String> request) {
try {
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder(
"ollama", "run", "--interactive=false", "-p", "{\"prompt\":\"" + request.get("input") + "\"}", "deepseek"
);
Process process = processBuilder.start();
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
StringBuilder output = new StringBuilder();
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
output.append(line);
}
int exitCode = process.waitFor();
if (exitCode == 0) {
return ResponseEntity.ok(output.toString());
} else {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(null);
}
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(e.getMessage());
}
}
}
```
此控制器接收来自前端用户的输入数据,并将其传递给 Ollama 运行环境中的指定模型实例。
#### 3. 前端设计与交互
对于前端部分,可以选择 React、Vue.js 或 Angular 等现代 JavaScript 框架之一来进行界面构建。这里提供了一个基本的例子说明如何发起 POST 请求并与后端通信:
```javascript
async function getResponseFromModel(inputText) {
const response = await fetch('http://localhost:8080/api/deepseek/query', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ input: inputText })
});
if (!response.ok) throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
let jsonResponse = await response.json();
console.log(jsonResponse); // 显示服务器响应的内容
}
// Example usage of the above function inside a button click handler or similar event.
document.getElementById('submitBtn').addEventListener('click', () => {
var userInput = document.getElementById('textInputField').value;
getResponseFromModel(userInput).catch(err => alert(err));
});
```
以上脚本实现了向后台发送用户提问的功能,并处理接收到的回答显示出来。
#### 总结
综上所述,在 Windows 上利用 Ollama 工具配合 Spring Boot 可以成功部署以及接入像 DeepSeek 这样的大型预训练模型进入实际项目当中去。与此同时,借助现代化前端技术栈能够进一步提升用户体验质量。
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