部署deepseek接入wx
时间: 2025-05-20 07:40:40 浏览: 14
### 部署 DeepSeek 模型到微信平台的方法
为了实现将 DeepSeek 模型部署至微信平台的目标,需完成以下几个核心部分的工作:
#### 一、本地环境准备
在开始前,需要确认已成功安装 Ollama 并部署 DeepSeek 模型。这一步骤的具体操作可参考相关文档或博文[^1]。Ollama 是一种轻量级工具,用于运行大型语言模型 (LLM),它能够简化模型管理流程。
确保以下条件满足:
- 安装好 Ollama 工具。
- 成功下载并启动 DeepSeek 模型实例。
验证命令如下所示:
```bash
ollama run deepseek --help
```
如果上述命令返回帮助信息,则说明 DeepSeek 模型已经正常加载。
---
#### 二、微信机器人框架的选择与配置
NGCBot 被推荐作为连接微信与 LLM 的桥梁。该框架通过 Hook 微信客户端的方式实现了消息交互功能,并支持多种大模型接口集成,其中包括 DeepSeek。
##### 下载 NGCBot 源码
访问 GitHub 上的 NGCBot 开源仓库地址,克隆最新版本代码库:
```bash
git clone https://github.com/NGC-BOT/NCGBot.git
cd NCGBot
```
##### 修改适配器设置
编辑 `config.json` 文件中的 API 地址字段,将其指向本地运行的 DeepSeek 实例 URL。例如:
```json
{
"model_api": "http://localhost:11434",
"wechat_version": "3.9.10.27"
}
```
注意:此处指定的是 Ollama 提供的服务端口,默认为 `11434`。
---
#### 三、兼容性处理——调整微信客户端版本
由于高版本微信可能无法被 NGCBot 正常识别和支持,因此建议降级至特定历史稳定版(如 v3.9.10.27)。可以通过第三方渠道获取对应安装包文件。
安装完成后重启程序即可解决潜在冲突问题。
---
#### 四、测试联调过程
当以上准备工作全部就绪之后,执行以下脚本以启动整个服务链路:
```python
from ngcbot import BotCore
if __name__ == "__main__":
bot_instance = BotCore()
bot_instance.start_listening()
```
此时尝试发送任意一条文本给绑定好的微信号,观察回复内容是否来自预设的大规模生成算法结果集。
---
### 总结
综上所述,要顺利完成从零搭建直至实际应用这一整套方案设计思路,离不开扎实的技术基础以及耐心细致的操作实践环节指导。
阅读全文
相关推荐



















