本地Ollama部署DeepSeek R1模型接入Excel
时间: 2025-03-01 18:08:45 浏览: 208
### 部署DeepSeek R1模型并将其与Excel集成
#### 在本地Ollama环境部署DeepSeek R1模型
为了在本地Ollama环境中成功部署DeepSeek R1模型，需遵循特定步骤来确保顺利安装。首先确认已正确配置好Ollama环境[^1]。
通过命令提示符启动所需操作，在Windows操作系统下可以通过按下`Win`键打开应用程序列表，并利用搜索栏输入“CMD”，从而调出命令提示符窗口[^2]。一旦进入命令行界面，则可执行用于下载和设置DeepSeek R1模型的相关指令：
```bash
ollama pull deepseek/r1
```
此命令告知Ollama平台拉取指定版本的DeepSeek R1模型至本地存储空间内完成初步部署工作。
#### 将DeepSeek R1模型与Excel连接
对于希望将上述已经部署完毕的AI能力嵌入日常办公软件如Microsoft Excel之中使用的场景来说，存在多种方法可供选择。一种较为简便的方式是借助Python脚本作为桥梁实现自动化处理流程；另一种则是采用VBA宏编程直接操控文档内部逻辑结构。这里推荐使用前者——即编写一段简单的Python程序来调用RESTful API接口访问由Ollama托管的服务端点，并读写Excel文件数据。
下面给出了一段示范性的Python代码片段，展示了怎样创建这样一个简易的应用程序框架：
```python
import requests
from openpyxl import load_workbook, Workbook
def query_deepseek(prompt):
url = "http://localhost:8000/api/v1/predict"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {"prompt": prompt}
response = requests.post(url=url, json=data, headers=headers)
result = response.json()
return result['text']
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=1, values_only=True):
question = str(row[0])
answer = query_deepseek(question)
cell_to_update = f'B{row[0].row}'
ws[cell_to_update] = answer
wb.save('output.xlsx')
```
这段代码实现了从名为`example.xlsx`的工作簿里逐行提取待解答问题并向DeepSeek服务发起请求获取回应的过程，最后再把得到的结果保存回新的表格文件当中去。
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【知识点】:
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1. GDI（图形设备接口）:
- GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口，它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。
- 在VC图像编程中，主要使用CDC类（设备上下文类）来调用GDI函数进行绘制，比如绘制线条、填充颜色、显示文本等。
- CDC类提供了很多函数，比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等，用于绘制基本的图形。
- 对于图像处理，可以使用`StretchBlt`、`BitBlt`、`TransparentBlt`等函数进行图像的位块传输。
2. GDI+:
- GDI+是GDI的后继技术，提供了更丰富的图形处理功能。
- GDI+通过使用`Graphics`类来提供图像的绘制、文本的渲染、图像的处理和颜色管理等功能。
- GDI+引入了对矢量图形、渐变色、复杂的文本格式和坐标空间等更高级的图形处理功能。
- `Image`类是GDI+中用于图像操作的基础类，通过它可以进行图像的加载、保存、旋转、缩放等操作。
3. DirectX:
- DirectX是微软推出的一系列API集合，用于在Windows平台上进行高性能多媒体编程。
- DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API，专门用于UI元素和简单的图形渲染。
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2. 输入输出流（iostream）库：
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