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deepseek部署ollma

时间: 2025-01-30 08:09:33 浏览: 100

### 部署Ollama于DeepSeek环境 #### 安装部署Ollama (Windows) 为了在DeepSeek环境中成功部署Ollama，在Windows操作系统上需遵循特定流程。首先，确保计算机满足最低硬件需求并已安装必要的依赖项[^1]。 ```powershell # 下载并执行Ollama安装程序 Invoke-WebRequest -Uri "https://example.com/ollama-installer.exe" -OutFile "$env:USERPROFILE\Downloads\ollama-installer.exe" Start-Process -FilePath "$env:USERPROFILE\Downloads\ollama-installer.exe" -Wait ``` 完成上述操作后，通过命令提示符验证安装是否成功： ```cmd ollama --version ``` 如果显示版本号，则表明安装过程顺利完成[^2]。 #### 使用DeepSeek R1模型一旦Ollama被正确设置好之后，加载和使用DeepSeek R1变得相对简单得多。这涉及到启动服务以及指定要使用的具体模型名称。 ```bash # 启动Ollama服务 ollama start # 加载DeepSeek R1模型 ollama load deepseek-r1 ``` 此时，DeepSeek R1已经准备好接收请求并提供相应的响应。 #### Python调用接口实例对于希望集成此功能的应用开发者来说，Python提供了便捷的方式来进行交互。下面是一个简单的例子来展示如何利用`requests`库发送HTTP POST请求给本地运行的服务端口。 ```python import requests import json url = 'http://localhost:8000/api/v1/chat/completions' headers = {'Content-Type': 'application/json'} data = { "model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}], } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) print(response.json()) ``` 这段代码片段展示了怎样构建一个基本的消息对象并通过API传递至DeepSeek R1以获取回复。

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