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山东省临沂建设局网站百度的人工客服

wzjs 2025/8/2 11:46:59

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私有化部署DeepSeek并SpringBoot集成使用（附UI界面使用教程-支持语音、图片）

windows部署ollama

Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计

下载ollama

下载地址（mac、linux、windows）：https://ollama.com/download
github 的Releases地址：https://github.com/ollama/ollama/releases
下载可能限速，我选择使用阿里云服务器下载然后再ftp下载到本地

 wget https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.8-rc10/OllamaSetup.exe

我下载的版本为v0.5.8-rc10

ps：这里提供一个github加速网站
https://github.akams.cn/
在这里插入图片描述

安装ollama

下载完毕后,直接点击安装(默认安装C盘,确保你的C盘有10G以上的空间)
打开cmd 输入 ollama ,如果有usage提示,那么说明安装成功
注意，关闭ollama进程，然后再执行下面的步骤，因为安装后默认程序已经打开了
在这里插入图片描述
如何验证是否安装成功？
ctrl+r 进入cmd
输入

ollama

如果出现下面的界面说明安装成功
在这里插入图片描述

配置ollama环境变量

这一步是为了确保你以后下载的模型都放在别的地址（因为默认安装到C盘，这里可以将模型下载到别的盘）
打开【系统环境变量】，新建一个系统环境变量{OLLAMA_MODELS}值为{D:ollamamodels}
在这里插入图片描述

配置ollama端口（可选）

默认地址为http://localhost:11434
配置端口新建一个系统环境变量{OLLAMA_HOST}值为{0.0.0.0:8080}
为什么要改？因为后面用webui里面用的8080，所以我把这里的端口改了
在这里插入图片描述

配置ollama跨域（可选）

配置跨域新建一个系统环境变量{OLLAMA_ORIGINS}值为{*}
在这里插入图片描述

选择并下载DeepSeek版本

https://ollama.com/library/deepseek-r1
根据电脑性能选择不同的大小，对应不同的命令。

打开cmd输入命令

这里我选择使用1.5b，所以我的命令为

ollama run deepseek-r1:1.5b

然后等待pull就行了
在这里插入图片描述
安装成功后如下图所示

linux部署ollama

直接上命令行

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl enable ollama  
sudo systemctl status ollama
sudo systemctl start ollama
ollama run deepseek-r1:1.5b

接口形式调用DeepSeek-（SpringBoot集成）

对接api文档

ollama已经开放了非常全的api接口了，对于全面私人化定制都是可以支持，详情参照官方文档，我这里只是弄了一个简单的示例。

ollama api文档

https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

新建工具类方法

package com.example.springtestdemo.ai.util;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;/*** @date 2025-01-15 10:58:46*/
@Slf4j
public class OllamaUtil {private static String DOMAIN = "http://localhost:11434/api/generate";public static String chatDeepSeek(String model, String question) {String url = DOMAIN;JSONObject body = new JSONObject();body.put("model", model);body.put("prompt", question);// 关闭流式返回，全部生成完再返回数据body.put("stream", false);String result = CommonUtil.postJson(url, body.toJSONString());log.info("【ollama-请求】 结果 {}", result);try {JSONObject resJson = JSONObject.parseObject(result);String response = resJson.getString("response");log.info("【ollama-请求】 结果 {}", response);return response;} catch (Exception e) {log.error("【ollama-请求】异常", e);}return "ok";}
}

新建控制器

package com.example.springtestdemo.ai.controller;import com.example.springtestdemo.ai.QueryParam;
import com.example.springtestdemo.ai.util.OllamaUtil;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/*** @date 2025-02-07 14:44:56*/
@RestController
public class AiController {@PostMapping("/deepSeek")public String deepSeek(QueryParam query) {String res = OllamaUtil.chatDeepSeek("deepseek-r1:1.5b", query.getQuestion());return res;}
}

在这里插入图片描述