// 终端直接运行下面命令来pull模型 curl http://你的电脑ip地址:11434/api/pull -d '{"model": "deepseek-r1:1.5b"}' // 获取正在运行的模型 curl http://你的电脑ip地址:11434/api/ps 详细API请见上方表格
6、 下载DeepSeek 同样我们打开Ollama官网,点击顶部的Models链接,此时我们就会看到deepseek-r1模型排在第一位,如下图所示: 点击deepseek-r1链接进去,此时我们会看到下拉框中有各个版本的大模型,越往后对电脑硬件的要求越高,此处为了演示效果,我们选择1.5b进行下载(具体可根据自己的电脑和需求有选择性的下载),如下图...
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434spring.ai.ollama.chat.model=deepseek-r1:1.5b •spring.ai.ollama.base-url: Ollama的API服务地址,如果部署在非本机,就需要做对应的修改 •spring.ai.ollama.chat.model: 要调用的模型名称,对应上一节ollama run命令运行的模型名称 4. 写个单元测试...
// 终端直接运行下面命令来pull模型curl http://你的电脑ip地址:11434/api/pull -d '{"model": "deepseek-r1:1.5b"}'// 获取正在运行的模型curl http://你的电脑ip地址:11434/api/ps 详细API请见上方表格
设置模型提供方和模型:点击左下角的设置按钮,然后在模型选项卡中选择模型提供方为OLLAMA API,模型选择deepseek-r1:1.5b,然后点击保存,如下图所示: 对话演示:接下来我们就可以愉快的对话了,效果图下图所示: 到此,DeepSeek R1模型的本地部署以及简单对话应用就完成了!!!
4、连接在线大语言模型服务,以DeepSeek R1为例,open-webui启动后,打开访问链接http://localhost:8080,点击左下角头像,选择管理员面板,依次选择:设置->外部连接->管理OpenAI API连接,点击配置 编辑连接,在URL填入DeepSeek官方API文档中的base_url基本地址https://api.deepseek.com,密钥部分填入在DeepSeek申请到的AP...
发送API 请求 Ollama 提供了RESTful API,主要使用POST /api/generate接口进行文本生成。以下是具体的请求方式与参数说明。 API 请求示例 可以使用curl发送请求,示例如下: 代码语言:bash AI代码解释 curlhttp://localhost:6399/api/generate-d'{ "model": "deepseek-r1:7b", ...
调用Ollama API 使用generate 实现多轮对话并保留对话的记忆 ollama 是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用 Python 调用 Ollama API,并调用 deepseek-r1:8b 模型生成文本。
客户端层:接收用户输入,调用 Ollama API。 服务层:HAI 平台托管 Ollama 服务,动态调度资源。 模型层:运行 deepseek-r1:7b 实例,完成文本生成任务。 2. 环境搭建与模型部署 2.1 HAI 平台配置 申请HAI 计算资源(如 NVIDIA A100 GPU)。 安装Docker 和 Kubernetes,用于容器化部署。 配置HAI 的监控工具,实时跟踪资...
spring.ai.ollama.chat.model=deepseek-r1:1.5b 1. 2. •spring.ai.ollama.base-url: Ollama的API服务地址,如果部署在非本机,就需要做对应的修改 •spring.ai.ollama.chat.model: 要调用的模型名称,对应上一节ollama run命令运行的模型名称