ollama chatbox deepseek
时间: 2025-02-19 12:22:31 浏览: 43
### Ollama Chatbox DeepSeek 使用指南
#### 设置环境
为了使Ollama Chatbox能够使用DeepSeek-R1模型,需确保Chatbox指向本地Ollama服务器。操作流程是在图形界面上先点击Ollama API选项,之后挑选所需的模型——本案例中的DeepSeek-R1[^1]。
#### 测试连接与排查常见问题
一旦完成上述配置,应当立即开展测试工作来确认一切正常运作。假如遇到`连接 DeepSeek API失败`的信息,则可能是由于配置失误或是DeepSeek API账户余额不足所引起的状况。特别是当收到API错误码402时,意味着存在“余额不足”的情况,此时应该仔细核查设定以及DeepSeek API账号的状态以排除故障[^2]。
#### Python代码调用实例
下面给出了一段利用Python脚本来请求DeepSeek模型生成回复的例子:
```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:11434/v1",
api_key="任意字符串(Ollama不校验)"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1:7b",
messages=[
{"role": "user", "content": "如何解释光的折射现象?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
```
这段程序展示了怎样借助类似于OpenAI SDK的方式去发起对话请求给位于本地运行的服务端口上的DeepSeek模型,并打印出由该模型产生的响应内容[^3]。
#### 用户友好特性概述
值得注意的是,Ollama平台简化了许多复杂的技术细节,提供了一个相对简单的命令行工具和RESTful风格的Web服务接口,从而让开发人员可以更加便捷地集成这些先进的人工智能功能到自己的项目当中而不必过分关注内部机制的工作原理[^4]。
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