ollama run deepseek-r1:14b部署完成后用什么搭建可视化好

### DeepSeek-R1 模型部署后的可视化搭建 对于已经成功部署的 DeepSeek-R1 模型，为了实现高效的可视化操作和管理，可以选择多种工具或框架来辅助这一过程。考虑到不同用户的偏好和技术背景，以下是几种推荐的选择： #### LM Studio LM Studio 提供了一个图形化用户界面(GUI)，使得即使是没有深厚编程经验的操作者也能够轻松管理和监控模型的表现情况[^3]。通过该平台，用户不仅可以直接加载并测试多个开源模型，还可以方便地调整参数设置以及查看预测结果。 ```python from lm_studio import ModelManager manager = ModelManager() model = manager.load_model('path_to_deepseek_r1') predictions = model.predict(input_data) print(predictions) ``` #### Streamlit Streamlit 是一种简单易用的应用程序开发库，特别适用于快速构建机器学习项目的数据展示页面。借助其简洁直观的API设计，开发者可以在短时间内创建出功能完备且美观大方的Web应用程序，从而更好地向非技术人员解释复杂算法的工作原理及其应用场景。 ```python import streamlit as st from transformers import pipeline nlp_pipeline = pipeline(model="path_to_deepseek_r1") st.title("DeepSeek-R1 Demo") text_input = st.text_area(label='Enter your text here:') if st.button('Submit'): result = nlp_pipeline(text_input)[0]['generated_text'] st.write(result) ``` #### Gradio Gradio 同样是一个非常适合用来制作交互式演示项目的Python包。它允许使用者仅需几行代码就能将自己的ML/DL模型转换成易于分享的小部件形式，在线提供给他人试玩体验；这对于希望让更多人了解DeepSeek-R1特性的研究团队来说尤为有用。 ```python import gradio as gr from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_deepseek_r1") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_deepseek_r1") def predict(prompt): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response demo = gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.Textbox(lines=2), outputs="text", title="DeepSeek-R1 Interface") demo.launch() ```