Ollama-加载本地DeepSeek-R1模型

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何部署Ollama Chatbox并集成DeepSeek模型。用户可能对本地部署大模型不太熟悉，所以得一步步详细说明。首先，我应该参考用户提供的四个引用，特别是引用[1]、[2]、[4]，里面提到了Ollama和Chatbox的配置步骤。 首先，用户需要安装Ollama。根据引用[3]和[4]，安装Ollama可能需要下载对应系统的版本，比如Windows用户需要去官网下载安装包。安装完成后，可能需要通过命令行拉取DeepSeek模型。这里需要注意，如果下载速度慢，可能需要更换镜像源，如引用[2]提到的魔搭镜像源。我需要提醒用户如何修改镜像源，比如使用ollama pull命令时指定镜像地址。 接下来是安装Chatbox。引用[2]和[4]提到需要下载Chatbox，用户可能需要访问其GitHub页面下载安装包。安装完成后，配置Chatbox连接到Ollama的API。根据引用[1]，在Chatbox的设置中选择Ollama API，并确保端口正确，通常是11434。然后选择已安装的DeepSeek模型，如deepseek-r1:1.5b。 可能还需要验证安装是否成功，比如运行ollama list查看模型是否存在，或者在Chatbox中发送测试消息。此外，用户可能会遇到端口占用问题，如引用[3]提到的netstat命令检查端口，或者如何停止Ollama服务。 还需要考虑不同操作系统的差异，比如Windows和Mac在安装Ollama时的步骤可能不同，但用户提供的引用中没有详细说明，可能需要统一处理。另外，模型名称是否正确，比如deepseek-r1:1.5b是否是正确的模型名称，可能需要确认。 最后，生成相关问题时要覆盖用户可能感兴趣的扩展内容，比如优化下载速度、集成其他模型、API调用方法以及常见问题解决。确保问题与部署和集成相关，帮助用户进一步探索。</think>### Ollama Chatbox部署及DeepSeek模型集成指南 #### 一、环境准备 1. **安装Ollama** - Windows用户：访问[Ollama官网](https://ollama.ai/)下载安装包并完成安装[^3] - Mac/Linux用户：通过命令行安装（详见官方文档） - 验证安装：执行命令`ollama list`查看已安装模型列表 2. **配置镜像加速（可选）** 若下载模型速度慢，可更换镜像源： ```bash ollama pull deepseek-r1:1.5b --registry=镜像地址 # 例如魔搭镜像[^2] ``` #### 二、部署DeepSeek模型 1. **拉取模型** 执行命令拉取指定版本模型（以1.5B版为例）： ```bash ollama pull deepseek-r1:1.5b[^4] ``` 2. **验证模型状态** ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b # 启动交互式对话测试 ``` #### 三、配置Chatbox 1. **安装Chatbox客户端** 从[Chatbox官网](https://chatboxai.app/)下载对应系统版本安装包[^2] 2. **连接Ollama服务** - 打开Chatbox设置界面 - 选择`Ollama API`作为模型提供方 - 配置API地址：`http://localhost:11434`[^1] - 选择已安装的`deepseek-r1:1.5b`模型 3. **端口验证** ```bash netstat -ano | findstr :11434 # 确认Ollama服务端口监听正常 ``` #### 四、应用测试 ```python # 示例API调用（需启动Ollama服务） import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={"model": "deepseek-r1:1.5b", "prompt": "你好"} ) print(response.json()) ``` ▲ 注意：Python需安装requests库 #### 五、常见问题处理 1. **模型下载中断**：执行`ollama pull 模型名`续传 2. **端口冲突**：通过`taskkill /F /IM ollama.exe`终止服务后重启 3. **模型加载失败**：检查模型名称拼写，确认镜像源配置正确

<think>好的，用户已经通过Ollama部署了本地的deepseek-r1:8b大模型，现在需要将Ollama本地模型接入Microsoft Office 2010。我需要帮用户写一段宏代码来实现这个目标。 首先，我需要了解用户的需求。用户希望在Office 2010中使用本地运行的AI模型，可能需要通过宏来调用Ollama的API。由于Office 2010支持VBA（Visual Basic for Applications），因此需要编写VBA宏来实现HTTP请求，与Ollama的API进行交互。 接下来，我需要考虑Ollama的API接口。Ollama提供了REST API，通常是POST请求到http://localhost:11434/api/generate，发送JSON数据，包括模型名称和提示词（prompt）。然后，API会返回一个流式响应，可能包含多个JSON对象，需要逐个解析获取生成的文本。 然后，我需要设计宏的结构。用户可能在Word、Excel或Outlook中使用，但宏的写法类似。需要创建一个函数，发送请求到Ollama，处理响应，并将结果插入到当前文档或选中的位置。同时，可能需要错误处理，比如处理连接失败或超时的情况。 另外，Office 2010的VBA可能默认不支持JSON解析和HTTP请求，需要添加引用。例如，Microsoft XML库用于处理HTTP请求，可能需要使用XMLHTTP对象。而JSON解析可能需要使用ScriptControl或自行编写解析函数，但可能会比较复杂。如果用户不需要处理复杂JSON，可以手动解析响应字符串。 还需要考虑安全性，允许宏运行，并确保VBA工程权限设置正确。此外，用户需要确保Ollama服务正在本地运行，并且端口11434是可访问的。 可能的步骤包括： 1. 在VBA编辑器中添加必要的引用，如Microsoft XML, v6.0。 2. 编写发送POST请求的函数，构造JSON数据。 3. 处理流式响应，拼接完整的回复。 4. 将回复插入到当前Office文档中。 5. 添加错误处理，处理网络问题或解析错误。 需要注意的是，VBA的字符串处理可能比较繁琐，特别是处理多行JSON响应。可能需要逐行读取响应流，提取"response"字段的内容，并拼接起来。 此外，用户可能需要一个用户界面，比如输入框来输入提示词，或者直接使用选中的文本作为提示。这部分可以根据用户的具体需求定制。 最后，测试代码是否能在本地环境中正常运行，确保Office的宏安全性设置允许运行宏，并且Ollama服务处于运行状态。 可能的挑战包括处理流式响应中的多个JSON对象，正确解析每个块中的"response"内容，以及处理可能的网络延迟或超时。此外，VBA对于现代API的支持可能有限，需要依赖基本的HTTP客户端功能。 总结下来，需要编写一个VBA宏，使用XMLHTTP对象发送POST请求到Ollama的API，处理返回的流式JSON数据，提取生成的文本，并将其插入到Office文档中。同时，添加必要的错误处理和用户提示。</think>我将分步骤为您说明如何通过VBA宏实现Ollama与Office 2010的对接： 1. **准备环境** - 确保Ollama服务正在运行（默认地址：`http://localhost:11434`） - 打开Office 2010 → 按`Alt+F11`打开VBA编辑器 → 工具 → 引用 → 勾选： ```vbscript Microsoft XML, v6.0 Microsoft Script Control 1.0 ``` 2. **基础通信模块代码**（粘贴到新模块中）： ```vb Dim strBuffer As String Function CallOllama(prompt As String) As String Dim oHttp As New MSXML2.XMLHTTP60 Dim sUrl As String Dim sJson As String sUrl = "http://localhost:11434/api/generate" sJson = "{""model"":""deepseek-r1:8b"",""prompt"":""" & prompt & """}" On Error GoTo ErrorHandler With oHttp .Open "POST", sUrl, False .setRequestHeader "Content-Type", "application/json" .send sJson Do While .readyState <> 4 DoEvents Loop If .Status = 200 Then strBuffer = .responseText CallOllama = ExtractResponse(strBuffer) Else MsgBox "请求失败：" & .Status & " - " & .statusText End If End With Exit Function ErrorHandler: MsgBox "连接错误：" & Err.Description End Function Function ExtractResponse(jsonStr As String) As String Dim sc As New ScriptControl Dim result As String sc.Language = "JScript" On Error Resume Next result = sc.Eval("JSON.parse('" & jsonStr & "').response") If Err.Number <> 0 Then result = "[解析错误]" End If ExtractResponse = result End Function ``` 3. **应用示例**（Word文档插入功能）： ```vb Sub InsertAIResponse() Dim userPrompt As String userPrompt = InputBox("请输入您的指令：", "Ollama AI助手") If userPrompt <> "" Then Selection.TypeText Text:=CallOllama(userPrompt) End If End Sub ``` 4. **使用说明**： - 将宏绑定到快速访问工具栏（QAT） - 在Word/Excel中选中插入位置 - 点击宏按钮输入提示词（如："请润色这段文字"） - 响应内容将插入到当前位置 **注意事项**： 1. 需要调整Office宏安全设置（文件 → 选项 → 信任中心 → 启用所有宏） 2. 首次运行会有约3-5秒延迟（模型加载时间） 3. 复杂请求建议添加超时控制（在`oHttp.Open`后添加`.setTimeouts 30000, 30000, 30000, 30000`） 4. 流式响应处理需要升级为异步请求（建议有一定VBA基础后再优化） 如需处理多轮对话，可添加对话历史管理模块： ```vb Dim ConversationHistory As Collection Sub InitHistory() Set ConversationHistory = New Collection End Sub Function GetFullPrompt() As String Dim item As Variant For Each item In ConversationHistory GetFullPrompt = GetFullPrompt & item & vbCrLf Next End Function ``` 建议通过`Document_Open`事件自动初始化： ```vb Private Sub Document_Open() InitHistory End Sub ```