本地部署 DeepSeek R1 模型后,怎么用 Python 调用生成、聊天和嵌入功能?

### 如何调用本地模型并通过 Ollama 添加 #### 安装并配置 Ollama 平台 为了能够顺利调用本地模型,需先完成 Ollama 平台的安装与配置工作。这一步骤通常涉及下载官方提供的安装包,并按照文档指示执行相应的命令来初始化环境[^1]。 #### 删除已有模型实例 (以7B模型为例) 如果打算替换现有的模型版本,则需要先行移除旧有的模型文件夹及其关联数据。对于特定大小如7B参数量级的预训练模型而言,在操作前务必确认备份重要资料以防误删造成损失。 #### 配置 DeepSeek R1 模型 针对 DeepSeek R1 这样的大型语言模型来说,其部署过程可能较为复杂,涉及到多个组件和服务之间的协调运作。确保所有依赖项均已正确安装之后再继续后续步骤。 #### 使用 HTTP POST 方法发起请求 当一切准备就绪后就可以利用编程语言内置库或是第三方工具向指定端点发送带有必要字段的数据包了。以下是 Python 中实现 `/generate` 接口的一个简单例子: ```python import requests url = 'http://localhost:8000/generate' data = { "model": "deepseek-r1", "prompt": "Once upon a time", "stream": True, } response = requests.post(url, json=data) for chunk in response.iter_content(chunk_size=None): print(chunk.decode('utf-8'), end='', flush=True) ``` 上述代码片段展示了如何通过 `requests` 库构造一个 POST 请求到运行于本机的服务地址上,并实时打印返回的内容流[^3]。 同样地,若要创建聊天会话可以参照如下方式调用 `/chat` 接口: ```python messages = [ {"role": "system", "content": "You are an AI assistant."}, {"role": "user", "content": "What's the weather like today?"}, ] data["messages"] = messages del data['prompt'] del data['stream'] response = requests.post('http://localhost:8000/chat', json=data).json() print(response.get("choices")[0].get("message").get("content")) ``` 这里需要注意的是,传给服务器的信息结构有所变化,不再包含单独的提示串而是转而采用消息列表的形式传递上下文信息。 最后,关于获取文本嵌入的功能则可通过访问 `/embed` 来达成目的。此部分的具体实施细节可参见相关 API 文档说明。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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