本地部署ollama deepseek api

<think>好的，用户想了解如何在本地部署 Ollama DeepSeek API。首先，我需要回忆相关的引用内容。根据引用[1]，提到了使用Ollama、Docker和OpenWebUI进行本地部署。引用[2]详细说明了Python调用本地部署的DeepSeek和Ollama API的步骤，包括端口号和API端点。引用[3]则提到了如何通过ollama选择deepseek的模型，并提供了相关链接。 用户可能需要一个分步指南，涵盖安装Ollama、拉取DeepSeek模型、运行容器以及调用API的方法。需要确保步骤清晰，特别是Docker的使用和API端点的配置。另外，常见问题如端口冲突、模型选择也要提到，帮助用户避免常见错误。还要注意是否需要安装Docker，以及如何验证部署是否成功。最后，生成相关问题可以引导用户进一步学习优化和应用场景。</think>### 如何在本地部署 Ollama DeepSeek API 以下是分步指南，整合了引用内容中的关键信息： --- #### **1. 环境准备** - **安装 Docker** 确保本地已安装 Docker，用于容器化部署。若未安装，可参考 Docker 官方文档。 - **安装 Ollama** 根据操作系统下载对应版本（Windows/macOS/Linux），参考[Ollama官网](https://ollama.com/)[^3]。 --- #### **2. 拉取 DeepSeek 模型** ```bash # 通过命令行拉取模型（以 deepseek-r1 为例） ollama pull deepseek-r1 ``` - 模型选择：可通过 `ollama list` 查看可用模型，或访问 [Ollama 模型库](https://ollama.com/library/deepseek-r1) 查询其他版本[^3]。 --- #### **3. 启动 Ollama 服务** ```bash # 默认启动（端口 11434） ollama serve ``` - **验证服务**：访问 `http://localhost:11434`，若返回欢迎信息则启动成功。 --- #### **4. 调用 API（Python 示例）** ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "deepseek-r1", "prompt": "你好，介绍一下快速排序", "stream": False } ) print(response.json()["response"]) ``` - **关键 API 端点**： - 生成文本：`http://localhost:11434/api/generate` - 查看模型：`http://localhost:11434/api/tags`[^2] --- #### **5. 部署优化（可选）** - **结合 OpenWebUI**：通过 Docker 部署可视化界面，操作更直观（参考引用[1]）。 - **模型管理**：使用 `ollama pull <model-name>` 下载新模型，`ollama list` 管理本地模型。 --- #### **常见问题** 1. **端口冲突**：若端口 11434 被占用，可通过 `ollama serve --port <新端口>` 修改。 2. **模型加载失败**：检查网络是否允许访问 Ollama 服务器，或尝试重新拉取模型[^3]。 ---