pyhton ollama deepseek
时间: 2025-02-16 21:08:38 浏览: 68
### Python Ollama DeepSeek 教程
#### 安装与环境准备
为了使用 Ollama 的 DeepSeek 大型语言模型,首先需要完成本地环境的设置。对于 Linux 系统(以 Ubuntu 为例),可以通过以下命令快速安装并启动服务:
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl start ollama
```
下载适用于中文优化的量子加速版本模型可以提高性能和响应速度:
```bash
OLLA_MODELS=https://mirror.zhcdn.com ollama pull deepseek-chat:7b-quant
```
#### 使用 Python 调用 API 进行交互
一旦完成了上述准备工作,就可以通过 Python 来调用 Ollama 提供的服务接口了。下面是一个简单的例子,展示如何请求生成一段关于编写分布式爬虫程序的回答[^2]。
```python
import requests
def query_deepseek(prompt):
url = 'http://localhost:8080/v1/completions'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
"model": "deepseek-chat",
"prompt": prompt,
"max_tokens": 150
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
result = response.json()
return result['choices'][0]['text']
if __name__ == "__main__":
question = "用Python写一个分布式爬虫"
answer = query_deepseek(question)
print(f"Answer:\n{answer}")
```
这段代码展示了怎样构建 HTTP POST 请求来获取来自 DeepSeek 模型的文字回复,并将其打印出来。需要注意的是,默认情况下服务器监听于 `localhost:8080` 地址上运行;如果实际部署情况不同,则需相应调整 URL 参数[^3]。
#### 实际应用案例分享
除了基本的功能外,还可以基于此框架进一步开发更复杂的应用场景,比如创建问答机器人、自动化客服系统或是辅助编程工具等。具体实现方式取决于业务需求和技术栈的选择。
阅读全文
相关推荐


















