deepseek服务器对话

### 实现本地环境中的DeepSeek对话 要在本地环境中配置并使用DeepSeek进行对话，需遵循特定步骤以确保顺利部署和交互。 #### 配置OLLAMA服务 确保已安装并正确设置了OLLAMA平台。这一步骤对于后续操作至关重要[^2]。 OLLAMA作为承载DeepSeek模型的基础架构，其稳定性和性能直接影响到最终的应用体验。 #### 启动DeepSeek模型实例 通过命令行工具启动指定版本的DeepSeek模型。例如，执行如下指令可以启动`deepseek-r1:1.5b`版本： ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b ``` 此命令会激活相应的模型实例，并使其处于待命状态准备接收用户的查询请求[^3]。 #### 建立通信机制 利用Python编写脚本实现与本地OLLAMA服务器上运行的DeepSeek模型之间的消息传递功能。基于先前的研究发现，可以通过监听本地回环接口捕获API调用细节从而构建有效的沟通桥梁[^1]。 下面是一个简单的Python客户端示例代码用于发送问题给DeepSeek并获取回复： ```python import requests def query_deepseek(question): url = "http://localhost:8000/api/v1/query" payload = {"text": question} response = requests.post(url, json=payload).json() answer = response.get('result', '') return answer if __name__ == "__main__": user_input = input("请输入您的问题：") result = query_deepseek(user_input) print(f"来自DeepSeek的回答：{result}") ``` 这段程序定义了一个名为`query_deepseek()`函数负责向预设端口发出POST请求并将返回的数据解析成可读形式展示出来；同时提供了一种简易方式让用户能够即时测试整个流程的效果。

### 使用DeepSeek实现流式对话 为了利用 DeepSeek 实现流式对话，可以将调用封装在一个 Python 方法中[^1]。此方法不仅能够处理单次请求响应，还支持持续的数据传输，即所谓的“流式”。对于开发者而言，这意味着可以在应用程序中集成更自然、连续的交互体验。 具体来说，在配置文件 `application.yml` 中设置必要的参数，如API密钥和基础URL[^3]： ```yaml ai: deepseek: api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY} base-url: https://api.deepseek.com/v1 ``` 接着定义Python函数来初始化与 DeepSeek 的连接并维持会话状态。该过程涉及发送带有特定角色设定的消息给服务器，例如作为系统的指令[^4]: ```python import requests def init_deepseek_session(api_key, base_url): headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } system_message = {'role': 'system', 'content': '你是一个知识渊博的助手，请帮助用户解答问题'} response = requests.post(f'{base_url}/chat/completions', json=system_message, stream=True, headers=headers) if response.status_code != 200: raise Exception("Failed to initialize session") return response.iter_lines() ``` 上述代码片段展示了如何创建一个新的聊天会话，并指定系统消息以指导后续互动的方向。注意这里使用了 `stream=True` 参数开启流模式，使得客户端能逐行接收来自服务端的信息而不是等待整个回复完成后再一次性获取全部数据。 当接收到用户的输入时，则继续向同一会话追加新的消息，从而形成一个多轮对话流程。这允许应用根据上下文动态调整回应策略，提供更加个性化的用户体验。 ```python def send_user_message(session_response, user_input): message = {"role": "user", "content": user_input} for line in session_response: decoded_line = line.decode('utf-8') if '{"role":"assistant"' in decoded_line: assistant_reply = eval(decoded_line)['choices'][0]['message']['content'] print(f"Assistant says: {assistant_reply}") break # Send the new user input as part of ongoing conversation next_response = requests.post( 'https://api.deepseek.com/v1/chat/completions', json=message, stream=True, headers={'Authorization': f'Bearer YOUR_API_KEY_HERE'} ) return next_response.iter_lines() ``` 通过这种方式，不仅可以实现实时更新界面显示最新一轮交流的结果，而且还能保持前后连贯性，让机器人的回答更具逻辑性和针对性。