ollama deepseek api
时间: 2025-06-07 08:02:41 浏览: 24
### Ollama DeepSeek API 的使用说明
#### 环境配置
为了成功运行 Ollama 和 DeepSeek 模型,需满足特定硬件和软件环境需求。推荐的硬件包括 NVIDIA GPU(如 Tesla V100、A100),以及至少 16GB RAM 和 50GB 可用磁盘空间[^2]。操作系统应为 Ubuntu 20.04 或更高版本,Python 版本建议为 3.8 或以上。
#### 安装 Ollama
安装过程可以通过官方指南完成。如果未安装 Docker,则需要手动设置 CUDA 和其他依赖项;否则可以利用 Docker 进行容器化部署。
#### 使用 Python 调用 Ollama API 实现多轮对话
通过 `requests` 库发送 HTTP 请求到本地运行的 Ollama 服务端口,默认监听地址为 `http://localhost:11434/generate`。以下是具体代码示例:
```python
import requests
def generate_text(prompt, model="deepseek-r1:8b", context=None):
url = "http://localhost:11434/generate"
payload = {
"model": model,
"prompt": prompt,
"context": context or []
}
response = requests.post(url, json=payload).json()
return response["response"]
# 初始化上下文列表
conversation_context = []
while True:
user_input = input("User: ")
conversation_context.append({"role": "user", "content": user_input})
# 获取模型响应
ai_response = generate_text(user_input, context=conversation_context)
print(f"AI: {ai_response}")
# 更新上下文
conversation_context.append({"role": "assistant", "content": ai_response})
```
上述脚本实现了基于用户的输入动态更新会话历史的功能,并将其传递给模型以保持记忆连续性[^1]。
#### 注意事项
- **性能优化**:对于大规模推理任务,考虑调整批处理大小或其他超参数来提升效率。
- **安全性**:生产环境中应对传入数据做适当清理以防恶意攻击。
- **扩展功能**:除了基本文本生成外,还可以探索更多高级特性比如自定义模板或条件约束等。
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