本地通过ollama部署deepseek-r1:1.5b，怎么进行链的序列化

### 在本地通过 Ollama 部署 DeepSeek-R1 模型并实现链的序列化 #### 背景介绍 DeepSeek-R1 是一种大语言模型，具有多种参数规模版本（如 1.5B、7B、70B 和 671B）。其中，`DeepSeek-R1-1.5b` 版本适合资源有限的环境运行，最低硬件需求为 4 核 CPU、8GB 内存以及至少 256GB 的硬盘空间[^3]。Ollama 提供了一种便捷的方式来管理和部署这些模型。 为了在本地环境中通过 Ollama 部署 `DeepSeek-R1-1.5b` 并实现链的序列化功能，以下是具体的方法： --- #### 方法概述 ##### 1. 安装 Ollama 工具 首先，在 Windows 或 Linux 系统中安装 Ollama 工具。对于 Windows 用户，可以通过以下方式完成安装： ```bash choco install ollama ``` 如果是在 Linux 上，则可以按照官方文档中的说明执行脚本来安装工具[^1]。 ##### 2. 使用 Ollama 下载和加载 DeepSeek-R1-1.5b 模型 下载所需模型到本地缓存目录，并确保其被正确加载至 Ollama 中： ```bash ollama pull deepseek/r1:1.5b ``` 此命令会自动拉取指定版本的模型文件，并将其存储于默认路径下。注意该操作可能需要较长时间，因为即使是最小版本也需要占用一定磁盘空间（约 1.5–2 GB）。 ##### 3. 编写 Python 接口代码以支持链式调用与序列化 要实现链式的交互逻辑及其状态保存机制，可借助 Python SDK 来构建自定义 API 层面的功能扩展。下面是一个简单的例子展示如何创建这样的服务端程序来处理请求的同时还能保持上下文连贯性并通过文件形式持久话某些中间结果数据结构以便后续恢复继续工作流程而无需重新初始化整个对话历史记录等内容: ```python import json from pathlib import Path import subprocess class ChainSerializer: def __init__(self, model_name="deepseek/r1", chain_file=".chain_state.json"): self.model_name = model_name self.chain_file = Path(chain_file) def serialize(self, context): with open(self.chain_file, 'w') as f: json.dump(context, f) def deserialize(self): if not self.chain_file.exists(): return {} with open(self.chain_file, 'r') as f: return json.load(f) def query_ollama(model_name, prompt, additional_args=None): args = ["ollama", "run", "--interactive=false", model_name] if isinstance(additional_args, list) and len(additional_args) > 0: args.extend(additional_args) process_input = "\n".join([prompt]) result = subprocess.run( args, input=process_input.encode(), stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) output_text = result.stdout.decode().strip() error_message = result.stderr.decode() if error_message != "": raise Exception(error_message) return output_text if __name__ == "__main__": serializer = ChainSerializer() # Restore previous state or initialize new one. current_context = serializer.deserialize() try: user_prompt = input("Enter your question: ") response = query_ollama(serializer.model_name, user_prompt) print(f"Response from {serializer.model_name}: \n{response}") updated_context = { **current_context, "last_user_query": user_prompt, "last_model_response": response } serializer.serialize(updated_context) except KeyboardInterrupt: pass finally: print("\nSession ended.") ``` 上述脚本实现了以下几个核心功能： - 初始化了一个名为 `ChainSerializer` 的类用于管理当前会话的状态； - 利用了标准库中的 `subprocess` 模块去调用外部 CLI 命令即 Ollama 运行器来进行实际推断任务； - 将每次用户的输入及对应的 AI 输出都追加到了 JSON 文件当中从而达到所谓的 “链条” 效果 —— 即使中途退出也能再次启动应用之后无缝衔接之前未完成的部分[^1]. --- #### 注意事项 尽管上面给出的例子已经涵盖了大部分基本要素，但在真实项目开发过程中还需要考虑更多细节比如错误捕获改进用户体验等方面的工作。另外值得注意的是虽然这里演示了基于文本模式下的简单解决方案但如果涉及到更复杂的多媒体类型或者实时流传输等情况则可能需要用到其他专门设计框架和技术栈才行[^2]。 --- ###