Ollama介绍，搭建本地AI大模型deepseek，并使用Web 界面调用

目录

Ollama 介绍

Ollama 的核心功能

搭建本地 AI 大模型 DeepSeek 并使用 Web 界面调用

前提条件

步骤 1：安装 Ollama

步骤 2：下载并运行 DeepSeek 模型

步骤 3：搭建 Web 界面

步骤 4：通过 Web 界面调用 DeepSeek 模型

步骤 5：使用 Docker 部署（可选）

总结

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Ollama 介绍

Ollama 是一个开源工具，专注于简化大型语言模型（LLMs）的本地部署和管理。它允许用户在本地计算机上运行各种 AI 大模型（如 Llama、DeepSeek、Mistral 等），而无需依赖云服务。Ollama 提供了简单的命令行工具和 API，支持跨平台操作（macOS、Linux、Windows），适合开发者、研究人员和 AI 爱好者使用。

Ollama 的核心功能

1. 本地部署：支持在本地计算机上运行大型语言模型，确保数据隐私和低延迟。

2. 模型管理：轻松下载、更新和删除模型。

3. 跨平台支持：兼容 macOS、Linux 和 Windows。

4. API 支持：提供 RESTful API，方便与其他应用程序集成。

5. 社区驱动：开源项目，拥有活跃的社区支持。

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搭建本地 AI 大模型 DeepSeek 并使用 Web 界面调用

以下是通过 Ollama 在本地部署 DeepSeek 模型，并使用 Web 界面调用的详细步骤。

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前提条件

1. 操作系统：macOS、Linux 或 Windows。

2. 硬件要求：

   • 至少 16GB RAM（建议 32GB 或更高）。

   • 至少 50GB 可用存储空间。

   • 支持 CUDA 的 GPU（可选，用于加速推理）。

3. 安装 Python：确保已安装 Python 3.7 或更高版本。

4. 安装 Docker（可选）：如果使用 Docker 部署 Web 界面，需要安装 Docker。

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步骤 1：安装 Ollama

1. 下载 Ollama：

   • 访问 Ollama 的 GitHub 仓库：Ollama GitHub。

   • 下载适合您操作系统的安装包。

2. 安装 Ollama：

   • 对于 macOS 和 Linux，使用终端运行以下命令：

     bash

     复制

     chmod +x ollama-installer.sh
     ./ollama-installer.sh

   • 对于 Windows，双击下载的安装程序并按照提示完成安装。

3. 验证安装：

   • 运行以下命令，检查 Ollama 是否安装成功：

     bash

     复制

     ollama --version

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步骤 2：下载并运行 DeepSeek 模型

1. 下载 DeepSeek 模型：

   • 使用以下命令下载 DeepSeek 模型：

     bash

     复制

     ollama pull deepseek

2. 运行 DeepSeek 模型：

   • 启动 DeepSeek 模型：

     bash

     复制

     ollama run deepseek

   • 此时，您可以通过命令行与 DeepSeek 模型交互。

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步骤 3：搭建 Web 界面

为了更方便地调用 DeepSeek 模型，我们可以使用一个简单的 Web 界面。以下是基于 Flask 的 Web 界面搭建步骤。

1. 安装 Flask：

   • 在终端中运行以下命令安装 Flask：

     bash

     复制

     pip install flask

2. 创建 Flask 应用：

   • 创建一个 Python 文件（如 app.py），并添加以下代码：

     python

     复制

     from flask import Flask, request, jsonify
     import subprocess
     
     app = Flask(__name__)
     
     @app.route('/generate', methods=['POST'])
     def generate():
         data = request.json
         prompt = data.get('prompt', '')
     
         # 调用 Ollama 运行 DeepSeek 模型
         result = subprocess.run(
             ['ollama', 'run', 'deepseek', prompt],
             capture_output=True, text=True
         )
     
         return jsonify({'response': result.stdout})
     
     if __name__ == '__main__':
         app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

3. 运行 Flask 应用：

   • 在终端中运行以下命令启动 Flask 应用：

     bash

     复制

     python app.py

   • 应用将在 http://localhost:5000 上运行。

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步骤 4：通过 Web 界面调用 DeepSeek 模型

1. 发送请求：

   • 使用 Postman 或 curl 向 Web 界面发送 POST 请求：

     bash

     复制

     curl -X POST http://localhost:5000/generate \
          -H "Content-Type: application/json" \
          -d '{"prompt": "你好，介绍一下你自己"}'

2. 查看响应：

   • Web 界面将返回 DeepSeek 模型的生成结果，例如：

     json

     复制

     {
       "response": "你好！我是 DeepSeek，一个基于大型语言模型的 AI 助手。我可以帮助你回答问题、生成文本等。"
     }

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步骤 5：使用 Docker 部署（可选）

如果您希望将 Web 界面部署到 Docker 容器中，可以按照以下步骤操作：

1. 创建 Dockerfile：

   • 在项目目录中创建 Dockerfile，内容如下：

     dockerfile

     复制

     FROM python:3.9-slim
     WORKDIR /app
     COPY . .
     RUN pip install flask
     CMD ["python", "app.py"]

2. 构建 Docker 镜像：

   • 运行以下命令构建 Docker 镜像：

     bash

     复制

     docker build -t deepseek-web .

3. 运行 Docker 容器：

   • 启动 Docker 容器：

     bash

     复制

     docker run -p 5000:5000 deepseek-web

4. 访问 Web 界面：

   • 在浏览器中访问 http://localhost:5000，或通过 API 调用。

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总结

通过 Ollama，您可以轻松在本地部署 DeepSeek 大模型，并通过 Web 界面与其交互。这种方法不仅提供了更高的隐私和灵活性，还允许您在没有互联网连接的情况下使用 AI 大模型。结合 Flask 和 Docker，您可以进一步扩展和部署您的 AI 应用。