如何写python代码调用本地ollama部署的deepseek大模型

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何用Python代码调用本地部署的Ollama上的DeepSeek大模型。首先，我得确认用户已经安装了Ollama并且已经拉取了DeepSeek的模型。用户之前问过如何在Linux上部署DeepSeek，现在可能已经完成了那部分，现在想进行调用。 我应该先检查Ollama的基本使用步骤，确保用户已经正确部署了模型。然后，考虑Python调用Ollama的API的方式。Ollama默认的REST API端口是11434，所以需要通过HTTP请求来交互。可能需要用requests库或者ollama的Python包。 用户可能对两种方法都感兴趣：直接使用HTTP请求和使用官方库。需要分步骤说明这两种方法。同时，要提醒用户确保Ollama服务正在运行，模型已经正确加载。例如，用户需要先执行`ollama serve`启动服务，并且用`ollama pull deepseek`来获取模型。 然后，要给出具体的代码示例。比如，使用requests.post发送JSON数据到localhost:11434/api/generate，设置stream为False，处理返回的响应。同时，还要展示如何处理流式输出，因为有时候用户可能需要逐句获取结果，节省等待时间。 另外，使用ollama的Python包可能更方便，需要指导用户安装这个包，pip install ollama，然后展示同步和异步调用的方法。异步调用对于需要高性能的应用可能更有用，但用户可能更熟悉同步方式，所以两种都需要提到。 还要注意参数说明，比如model指定名称，prompt是输入，stream控制流式传输，options调整生成参数如温度、max_tokens等。这些参数会影响生成结果的质量和速度，用户可能需要根据需求调整。 最后，提醒常见问题，比如模型是否加载，端口是否被占用，以及参数设置的建议。比如温度过高可能导致结果不稳定，max_tokens不足可能截断输出。这些是用户在实际使用时可能会遇到的问题，提前说明可以帮助他们避免。 可能需要检查是否有遗漏的步骤，比如Ollama的安装和模型拉取是否在之前的对话中已经覆盖，或者是否需要在这里简要提及。考虑到用户之前的问题是关于DeepSeek在Linux的部署，可能已经安装了Ollama，但最好还是确认一下，比如给出如何拉取DeepSeek模型的命令。 总之，结构应该是先确认环境准备，然后分方法讲解，代码示例，参数说明，常见问题。确保用户能够一步步跟随，并且处理可能出现的错误情况。同时，保持回答清晰，代码格式正确，符合用户要求的Markdown和LaTeX格式。</think>以下是在Python中调用本地Ollama部署的DeepSeek大模型的详细方法： --- ### 前置条件 1. 已安装并运行Ollama服务 ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama serve # 保持终端运行 ``` 2. 已拉取DeepSeek模型 ```bash ollama pull deepseek # 具体模型名称需参考Ollama库 ``` --- ### 调用方法一：直接HTTP请求 ```python import requests def ask_ollama(prompt): url = "http://localhost:11434/api/generate" payload = { "model": "deepseek", # 模型名称 "prompt": prompt, "stream": False, # 关闭流式输出 "options": { "temperature": 0.7, "max_tokens": 512 } } response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code == 200: return response.json()["response"] else: return f"Error: {response.text}" # 使用示例 answer = ask_ollama("解释量子纠缠现象") print(answer) ``` --- ### 调用方法二：使用Ollama Python库 1. 安装官方库 ```bash pip install ollama ``` 2. 同步调用 ```python import ollama response = ollama.generate( model="deepseek", prompt="用Python实现快速排序算法", stream=False, options={ "temperature": 0.5, "max_tokens": 1024 } ) print(response['response']) ``` 3. 流式调用（推荐长文本） ```python for chunk in ollama.generate( model="deepseek", prompt="详细说明Transformer架构", stream=True, options={"temperature": 0.3} ): print(chunk['response'], end='', flush=True) ``` --- ### 关键参数说明 | 参数 | 类型 | 说明 | |-------------|--------|--------------------------------------------------------------------| | model | string | Ollama中注册的模型名称（通过`ollama list`查看） | | prompt | string | 输入提示词，支持多轮对话格式 | | stream | bool | 是否启用流式输出（True时逐片段返回） | | temperature | float | 采样温度（0-1），值越大输出越随机 | | max_tokens | int | 生成的最大token数量，控制回答长度 | | top_p | float | 核采样概率（0-1），与temperature配合控制生成多样性 | --- ### 高级用法示例 **多轮对话保持上下文** ```python messages = [ {"role": "user", "content": "今天天气如何？"}, {"role": "assistant", "content": "我是一个AI助手，无法获取实时天气"}, {"role": "user", "content": "那你能做什么？"} ] response = ollama.chat( model="deepseek", messages=messages, stream=False ) print(response['message']['content']) ``` --- ### 常见问题排查 1. **连接拒绝** - 确认`ollama serve`正在运行 - 检查防火墙设置（端口11434应开放） 2. **模型未找到** - 执行`ollama list`确认模型存在 - 拉取指定版本：`ollama pull deepseek:7b` 3. **响应速度慢** - 减少`max_tokens`值 - 使用性能更强的硬件（建议至少16GB内存） 建议结合官方文档调整生成参数： https://github.com/jmorganca/ollama/blob/main/docs/api.md