OLLAMA+Deepseek+Web可视化
时间: 2025-03-01 16:05:01 浏览: 138
### OLLAMA Deepseek Web可视化集成概述
OLLAMA Deepseek 结合了大型语言模型的强大自然语言处理能力和深度学习技术,在Web可视化方面提供了丰富的工具和支持。通过这种集成,用户可以在浏览器端实现复杂的AI应用部署和交互体验[^1]。
对于希望构建基于Web的应用程序开发者来说,利用这些框架和技术栈能够显著提升项目的灵活性与可扩展性。具体而言:
- **前端展示层**:采用现代JavaScript库(如React.js 或 Vue.js),负责渲染UI组件并收集用户的输入数据。
- **后端逻辑处理**:借助Node.js或其他服务器端编程环境来调用OLLAMA API接口获取预测结果;同时也可以考虑使用Python Flask/Django作为API网关服务端点。
- **数据库存储**:为了持久化保存训练好的模型参数以及历史查询记录等信息,可以选择关系型数据库MySQL/PostgreSQL或者NoSQL解决方案MongoDB等。
下面是一个简单的代码片段展示了如何在客户端发起请求并与OLLAMA进行通信:
```javascript
// JavaScript (Frontend)
async function getPrediction(inputText) {
const response = await fetch('/api/predict', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ text: inputText })
});
return await response.json();
}
```
```python
# Python (Backend with Flask)
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json()
llama_response = requests.post('http://localhost:8000/deepseek_predict', json=data).json()
return jsonify(llama_response)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
此外,还可以探索更多高级特性比如实时更新、图表绘制等功能增强用户体验感。例如,可以引入D3.js这样的图形库来进行动态的数据呈现工作。
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