ollama部署deepseek接口
时间: 2025-06-23 11:19:51 浏览: 16
### 如何在 Ollama 上部署 DeepSeek 模型
#### 安装 Ollama 工具
为了能够成功运行和管理大模型,首先需要安装 Ollama 工具。可以通过官方文档中的指南完成此操作[^1]。通常情况下,这涉及从其官方网站获取适合目标系统的二进制文件。
对于 Linux 用户来说,可以执行以下命令来移除旧版本以及下载最新版的 Ollama:
```bash
sudo rm -rf /usr/lib/ollama
curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
tar zxvf ollama-linux-amd64.tgz && sudo mv ollama /usr/bin/
```
#### 下载 DeepSeek 模型
一旦 Ollama 成功安装完毕,则可通过该工具轻松拉取所需的 DeepSeek 模型实例[^3]。具体而言,只需输入如下指令即可让 Ollama 自动处理剩余过程:
```bash
ollama pull deepseek-r1
```
这条命令会连接至 Ollama 的在线存储库,并从中提取名为 `deepseek-r1` 的预训练模型副本[^2]。
#### 调用 API 接口
当模型被正确加载之后,就可以利用内置 RESTful APIs 来发起请求并与之交互了。例如,下面展示了一个简单的 Python 脚本例子,它演示了怎样向已启动的服务发送自然语言查询并接收响应数据包:
```python
import requests
response = requests.post(
'http://localhost:11434/api/generate',
json={
'model': 'deepseek-r1',
'prompt': 'Explain the process of photosynthesis.'
}
)
print(response.json())
```
上述脚本通过 HTTP POST 方法调用了本地监听端口上的 `/api/generate` 终结点,其中指定了所使用的模型名称 (`deepseek-r1`) 和提示词内容 ("Explain...") 。最终打印出来的结果将是服务器返回的一个 JSON 对象形式的回答。
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