deepseek本地部署后 python 聯(lián)網(wǎng)調(diào)用方法

在本地部署 DeepSeek 模型后，使用 Python 實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)調(diào)用，需確保模型已通過(guò) Ollama 成功部署，并配置好相應(yīng)的 API 接口。以下是詳細(xì)的操作步驟：

一、部署 DeepSeek 模型

1. 安裝 Ollama

   訪問(wèn) [Ollama 官方網(wǎng)站](https://ollama.com/) 下載并安裝適用于您操作系統(tǒng)的版本。

2. 下載并運(yùn)行 DeepSeek 模型

   在終端中執(zhí)行以下命令，以下載并運(yùn)行 DeepSeek-R1 模型：

   ```bash

   ollama run deepseek-r1:1.5b

   ```

該命令將啟動(dòng)模型并監(jiān)聽(tīng)默認(rèn)的本地端口（11434）。

二、使用 Python 調(diào)用本地部署的 DeepSeek 模型

1. 安裝必要的 Python 庫(kù)

   確保已安裝 `requests` 庫(kù)：

   ```bash

   pip install requests

   ```

2. 編寫(xiě) Python 腳本進(jìn)行調(diào)用

   以下是一個(gè)示例腳本，用于發(fā)送請(qǐng)求并獲取模型的響應(yīng)：

   ```python

   import requests

   import json

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

   headers = {

       "Content-Type": "application/json"

   }

   data = {

       "model": "deepseek-r1:1.5b",

       "prompt": "請(qǐng)介紹一下DeepSeek模型的特點(diǎn)。",

       "stream": False

   }

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

   if response.status_code == 200:

       result = response.json()

       print("模型響應(yīng)：", result.get("response", "無(wú)響應(yīng)內(nèi)容"))

   else:

       print("請(qǐng)求失敗，狀態(tài)碼：", response.status_code)

   ```

此腳本將向本地部署的 DeepSeek 模型發(fā)送一個(gè)提示，并打印返回的響應(yīng)內(nèi)容。

三、實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)功能

若需在本地部署的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)功能，可通過(guò)以下方式進(jìn)行配置：

1. 配置 Ollama 允許外部訪問(wèn)

   在終端中設(shè)置環(huán)境變量，使 Ollama 接受來(lái)自其他設(shè)備的請(qǐng)求：

   ```bash

   setx OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

   setx OLLAMA_ORIGINS ""

   ```

設(shè)置完成后，重啟 Ollama 服務(wù)以應(yīng)用更改。

2. 在其他設(shè)備上調(diào)用模型

   在同一局域網(wǎng)內(nèi)的其他設(shè)備上，使用 Python 腳本調(diào)用模型時(shí)，將 `url` 中的 `localhost` 替換為部署模型的主機(jī) IP 地址。例如：

   ```python

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

   ```

確保網(wǎng)絡(luò)設(shè)置允許該設(shè)備訪問(wèn)部署模型的主機(jī)。

四、注意事項(xiàng)

模型版本選擇：根據(jù)硬件資源選擇合適的模型版本。較大的模型可能需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源。

安全性：在允許外部訪問(wèn)模型時(shí)，確保網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全，避免未授權(quán)的訪問(wèn)。

性能優(yōu)化：對(duì)于高并發(fā)的應(yīng)用場(chǎng)景，考慮使用異步請(qǐng)求或增加緩存機(jī)制以提高響應(yīng)速度。

通過(guò)上述步驟，您可以在本地部署 DeepSeek 模型，并使用 Python 實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)調(diào)用，滿足多種應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

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