Ollama部署deepseek-r1:14b到wps
时间: 2025-03-01 07:56:53 浏览: 92
### 部署 Deepseek-R1:14B 模型至 WPS 环境
#### 准备工作
为了成功部署 Ollama Deepseek-R1:14B 模型,在启动任何操作之前,需确认计算机配置能够支持该模型所需的资源。对于 14B 参数级别的模型而言,这通常意味着拥有足够的 GPU 显存和其他硬件条件[^2]。
#### 安装必要软件环境
确保已安装并配置好 Python 及其相关依赖库,这些是运行深度学习框架所必需的基础组件。此外,还需设置 Docker 或者类似的容器化平台来简化应用程序及其依赖项的一致性管理。
#### 下载与初始化模型
通过命令行界面执行特定指令以获取指定版本的预训练权重文件:
```bash
ollama run deepseek-r1:14b
```
此过程会自动完成模型及相关资源文件的拉取,并准备就绪以便后续调用。
#### 整合到 WPS 办公套件
目前并没有直接的方法可以在 WPS 中原生集成如此大规模的语言模型。然而,可以通过 API 接口的方式实现间接交互——即开发一个基于 Web 的插件或小型服务器程序作为中介层,它负责接收来自 WPS 插件发送过来的数据请求,转发给本地部署好的 Deepseek-R1 实例处理后再返回结果给用户。
具体来说就是利用 WPS 提供的开发者工具创建自定义功能模块(如按钮),当点击时触发网络请求向外部服务传递文档内容片段或其他输入信息;而另一边则是在本机搭建 RESTful API 服务监听此类请求并将它们提交给已经准备好等待查询的任务队列中去。
需要注意的是这种方案涉及到跨域通信等问题可能需要额外解决措施才能顺利运作起来。
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