首页deepseek: api: url: "http://127.0.0.1:11434/api/generate" model: "deepseek-r1:1.5b"

deepseek: api: url: "http://127.0.0.1:11434/api/generate" model: "deepseek-r1:1.5b"

时间: 2025-03-06 19:48:25 浏览: 142

### 配置和使用 DeepSeek deepseek-r1:1.5b 模型的API进行文本生成对于希望利用 `deepseek-r1:1.5b` 模型通过 API 实现文本生成功能的情况，可以按照如下方法操作： #### 准备工作确保已经安装并配置好 Docker 环境，并且能够正常访问互联网以完成模型拉取。此外，确认本地服务器已启动 Ollama 服务。 #### 下载指定版本的大规模预训练语言模型为了获取所需的 `deepseek-r1:1.5b` 版本，需执行特定命令来从远程仓库中提取该模型文件[^2]: ```bash docker exec -it ollama /bin/sh -c "ollama pull deepseek-r1:1.5b" ``` 此过程可能耗时较长取决于网络状况以及所选模型大小，请耐心等待直至下载完毕。 #### 启动 HTTP 接口用于调用模型功能一旦模型被成功加载到环境中，则可以通过 RESTful API 来发起请求实现交互式对话或其他形式的文字创作任务。通常情况下，默认监听地址为 `http://127.0.0.1:11434/api/generate` 。此时可通过发送 POST 请求携带 JSON 数据包给定提示词(prompt)，从而获得由 AI 自动生成的回答内容。下面给出 Python 脚本作为示例展示如何构建这样的客户端程序： ```python import requests import json url = 'http://127.0.0.1:11434/api/generate' data = { "model": "deepseek-r1:1.5b", "prompt": "Once upon a time", # 用户自定义输入 } response = requests.post(url, data=json.dumps(data)) print(response.json()) ``` 上述脚本会向目标 URL 发送包含选定模型名称(`deepseek-r1:1.5b`) 和提示串 (`"Once upon a time"` ) 的数据体；随后打印返回的结果对象以便查看生成的内容。

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