deepseek本地部署后 python 联网调用方法

deepseek本地部署后 python 联网调用方法

在本地部署 DeepSeek 模型后，使用 Python 实现联网调用，需确保模型已通过 Ollama 成功部署，并配置好相应的 API 接口。以下是详细的操作步骤：

一、部署 DeepSeek 模型

1. 安装 Ollama

   访问 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/) 下载并安装适用于您操作系统的版本。

2. 下载并运行 DeepSeek 模型

   在终端中执行以下命令，以下载并运行 DeepSeek-R1 模型：

   ```bash

   ollama run deepseek-r1:1.5b

   ```

该命令将启动模型并监听默认的本地端口（11434）。

二、使用 Python 调用本地部署的 DeepSeek 模型

1. 安装必要的 Python 库

   确保已安装 `requests` 库：

   ```bash

   pip install requests

   ```

2. 编写 Python 脚本进行调用

   以下是一个示例脚本，用于发送请求并获取模型的响应：

   ```python

   import requests

   import json

   url = "http://localhost:11434/api/generate"

   headers = {

       "Content-Type": "application/json"

   }

   data = {

       "model": "deepseek-r1:1.5b",

       "prompt": "请介绍一下DeepSeek模型的特点。",

       "stream": False

   }

   response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

   if response.status_code == 200:

       result = response.json()

       print("模型响应：", result.get("response", "无响应内容"))

   else:

       print("请求失败，状态码：", response.status_code)

   ```

此脚本将向本地部署的 DeepSeek 模型发送一个提示，并打印返回的响应内容。

三、实现联网功能

若需在本地部署的基础上实现联网功能，可通过以下方式进行配置：

1. 配置 Ollama 允许外部访问

   在终端中设置环境变量，使 Ollama 接受来自其他设备的请求：

   ```bash

   setx OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

   setx OLLAMA_ORIGINS ""

   ```

设置完成后，重启 Ollama 服务以应用更改。

2. 在其他设备上调用模型

   在同一局域网内的其他设备上，使用 Python 脚本调用模型时，将 `url` 中的 `localhost` 替换为部署模型的主机 IP 地址。例如：

   ```python

   url = "http://192.168.1.100:11434/api/generate"

   ```

确保网络设置允许该设备访问部署模型的主机。

四、注意事项

模型版本选择：根据硬件资源选择合适的模型版本。较大的模型可能需要更多的内存和计算资源。

安全性：在允许外部访问模型时，确保网络环境的安全，避免未授权的访问。

性能优化：对于高并发的应用场景，考虑使用异步请求或增加缓存机制以提高响应速度。

通过上述步骤，您可以在本地部署 DeepSeek 模型，并使用 Python 实现联网调用，满足多种应用场景的需求。

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