本地 Ollama 部署 Deepseek R1 并使用 Spring AI Alibaba 构建 Chat 应用示例

本地部署 Deepseek R1 并使用 Spring AI Alibaba 构建 Chat 应用示例

Ollama 部署 Deepseek R1

官网：https://www.deepseek.com/

Github：https://github.com/deepseek-ai

Ollama：https://ollama.com/

Docker Compose

部署一个 Ollama 和 open-webui 服务：

services:

   ollama:
     volumes:
       - ./models:/root/.ollama  # 将本地文件夹挂载到容器中的 /root/.ollama 目录 （模型下载位置）
     container_name: ollama
     pull_policy: always
     tty: true
     restart: unless-stopped
     image: ollama/ollama:latest
     ports:
       - 11434:11434  # Ollama API 端口

   open-webui:
     build:
       context: .
       args:
         OLLAMA_BASE_URL: '/ollama'
       dockerfile: Dockerfile
     image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
     container_name: open-webui
     volumes:
       - ./open-webui:/app/backend/data  # 前端页面数据挂载位置
     depends_on:
       - ollama
     ports:
       - ${OPEN_WEBUI_PORT-3005}:8080
     environment:
       - 'OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434'
       - 'WEBUI_SECRET_KEY='
     extra_hosts:
       - host.docker.internal:host-gateway
     restart: unless-stopped

安装 DeepSeek-R1

进入 docker ollama 容器下载 deepseek-r1 模型

# 进入容器
$ docker exec -it ollama bash

# 查看 ollama 已有的模型（第一次下载没有正常）
$ root@c5e5ff20a533:/# ollama list

NAME            ID              SIZE    MODIFIED
llama3:latest   365c0bd3c000    4.7 GB  7 months ago
qwen:4b         d53d04290064    2.3 GB  7 months ago

# 选择下载 8b（可以根据机器环境选择不同的模型）
ollama run deepseek-r1:8b

# 下载成功如下所示

open-webui 使用

如果出现模型失败的错误，尝试更新先 ollama 版本之后重试！

在右上角选择模型：

使用演示:

看起来效果不错，歪瑞古德！

Spring AI Alibaba 调用

接下来演示如何 Spring AI Alibaba 完成一个简单的 Chat 应用。

pom.xml

因为我们使用 ollama 部署 deepseek r1，所以这里使用 ollama starter。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
		 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
		 xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>indi.yuluo</groupId>
		<artifactId>examples</artifactId>
		<version>1.0-SNAPSHOT</version>
	</parent>

	<groupId>indi.yuluo.deepseek</groupId>
	<artifactId>deepseek-r1-saa</artifactId>

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
			<version>3.3.4</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.ai</groupId>
			<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
			<version>1.0.0-M6</version>
		</dependency>
	</dependencies>

	<repositories>
		<repository>
			<id>spring-milestones</id>
			<name>Spring Milestones</name>
			<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
			<snapshots>
				<enabled>false</enabled>
			</snapshots>
		</repository>
	</repositories>

</project>

application.yml

server:
  port: 8080

spring:
  application:
    name: deepseek-r1-saa

  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: deepseek-r1:8b

启动类

package indi.yuluo.deepseek;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * @author yuluo
 * @author <a href="mailto:[e-mail]">yuluo</a>
 */

@SpringBootApplication
public class DeepSeekChatApplication {

    public static void main(String[] args) {

       SpringApplication.run(DeepSeekChatApplication.class, args);
    }

}

controller

package indi.yuluo.deepseek.controller;

import reactor.core.publisher.Flux;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @author yuluo
 * @author <a href="mailto:[e-mail]">yuluo</a>
 */

@RestController
@RequestMapping("/deepseek/chat")
public class DeepSeekController {

    private final ChatClient chatClient;

    public DeepSeekController (OllamaChatModel chatModel) {

       this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel).build();
    }

    @GetMapping("/{prompt}")
    public Flux<ChatResponse> chat(@PathVariable(value = "prompt") String prompt) {

       return this.chatClient.prompt(new Prompt(prompt)).stream().chatResponse();
    }

}

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