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wzjs 2025/9/6 7:33:44

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ollama离线环境部署deepseek及局域网对话网站开发

需要在离线环境下面部署deepseek大模型，而且局域网内用户能在浏览器直接对话，主机的操作系统是win10

经不断探索，找到一条能走通的路，大致流程和思路如下：

局域网服务器上下载安装ollama，ollama运行下载的离线模型
开放局域网服务器ollama的主机地址和端口
编写前端对话窗口，并设置反向代理处理跨域请求

一、ollama及离线模型下载

1. 下载模型

ollama下载下来后，正常安装即可

离线模型下载，需要下载guff文件，国内可以在huggingface镜像站或者魔塔社区下载，由于主机算力非常差，我下了个DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q5_K_M.gguf模型，在魔塔社区下的

下载完成后，需要写模型文件，也就是Modelfile

新建一个Modelfile文件，不需要后缀名，文件写入以下内容：

FROM ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q5_K_M.ggufSYSTEM """你是一个由 DeepSeek 提供支持的人工智能助手。"""TEMPLATE """{{- if .System }}{{ .System }}{{ end }}
{{- range .Messages }}
{{- if eq .Role "user" }}[INST] {{ .Content }} [/INST]
{{- else if eq .Role "assistant" }}{{ .Content }}
{{- end }}
{{- end }}"""PARAMETER stop "[INST]"
PARAMETER stop "[/INST]"
PARAMETER num_ctx 4096
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9

如果熟悉的话，可以根据自己的需求自己写

2. 创建模型

将Modelfile和下载的guff文件放到同一个目录下，然后终端执行以下命令：

ollama create deepseek-qwen1.5b -f Modelfile

如果终端不报错，就表明离线模型部署成功了

然后执行ollama run deepseek-qwen1.5b可以在终端使用模型

二、主机开放IP

ollama在运行过程中，创建了一个后端服务，其运行在localhost:11434上，本机可以正常访问，但是局域网内不能访问，需要在本机的高级系统设置中新建两个环境变量，变量名和值如下：

变量名：OLLAMA_HOST，值：0.0.0.0，作用是开放本机IP
变量名：OLLAMA_ORIGINS，值：*，作用是运行局域网内所有用户访问，这一步忘了配置，导致卡了半天。。

三、编写前端页面

这里借助[Semi Design UI](Getting Started 快速开始 | semi-design-vue)，因为它提供了快速使用的对话窗口，而且我个人觉得它的UI风格比ant design还要漂亮，但是它是基于JSX写的，用起来不是特别顺手

1. 对话组件

用的是上述UI框架中的Chat组件，全部代码如下：

<template><div class="container"><Chat:key="align + mode":align="align":mode="mode":style="commonOuterStyle":chats="message":roleConfig="roleInfo"@chatsChange="onChatsChange"@messageSend="onMessageSend"@messageReset="onMessageReset"class="chat"/><Spinv-show="loadingStatus"tip="loading..."size="large"class="loading"/></div>
</template><script setup>
import { ref, defineComponent } from "vue";
import { Chat, Spin } from "@kousum/semi-ui-vue";
import { getLargeModelAPI } from "@/apis/chat";const defaultMessage = [{role: "system",id: "1",createAt: new Date(),content: "您好，我是您的智能助理，您可以问我任何问题.",},
];const roleInfo = {user: {name: "用户",avatar: "/user.png",},assistant: {name: "系统",avatar: "/model.png",},system: {name: "系统",avatar: "/model.png",},
};const commonOuterStyle = {border: "1px solid var(--semi-color-border)",borderRadius: "16px",margin: "8px 16px",height: 550,
};let id = 0;
function getId() {return `id-${id++}`;
}// const uploadProps = { action: "https://api.semi.design/upload" };
// const uploadTipProps = { content: "自定义上传按钮提示信息" };const message = ref(defaultMessage);
const mode = ref("bubble");
const align = ref("leftRight");// 加载状态
const loadingStatus = ref(false);
const question = ref("");
const onMessageSend = async (content, attachment) => {question.value = content;loadingStatus.value = true;try {const res = await getLargeModelAPI(content);loadingStatus.value = false;const newAssistantMessage = {role: "assistant",id: getId(),createAt: Date.now(),content: res.choices[0].text.replace("]", ""),};setTimeout(() => {message.value = [...message.value, newAssistantMessage];}, 200);} catch (error) {loadingStatus.value = false;}
};const onChatsChange = (chats) => {message.value = chats;
};const onMessageReset = () => {setTimeout(async () => {const lastMessage = message.value[message.value.length - 1];loadingStatus.value = true;const res = await getLargeModelAPI({ prompt: question.value });loadingStatus.value = false;const newLastMessage = {...lastMessage,status: "complete",content: res.generated_text,};message.value = [...message.value.slice(0, -1), newLastMessage];}, 200);
};
</script><style lang="scss" scoped>
.container {position: relative;width: 100vh;height: 100vh;display: flex;justify-content: center;.chat {width: 100%;height: 100%;}.loading {position: absolute;top: 50%;left: 50%;transform: translate(-50%, -50%);}
}
</style>

关键逻辑是调用getLargeModelAPI方法，也就是ollama的调用接口，获取对话信息，并将消息堆入对话数组

2. getLargeModelAPI调用ollama接口

这里不再封装axios，直接使用axios，代码如下：

import axios from "axios";
import { Toast } from '@kousum/semi-ui-vue';export const getLargeModelAPI = async (prompt) => {try {// const url = "http://localhost:11434/v1/completions"const url = "/api/v1/completions"const headers = {"Content-Type": "application/json",}const request = {prompt,model: "deepseek-qwen1.5b",max_tokens: 1000,temperature: 0.7,top_p: 1,n: 1}const response = await axios.post(url, request, headers)return response.data} catch (error) {console.error(error);Toast.error("Failed to get large model API")}
}

值得关注的是，这里调用的地址并非直接是ollama的地址（http://localhost:11434/v1/completions），而是代理的地址，因为ollama的端口是11434，与页面地址的端口不一样，所以会出现跨域问题（实际上，本机上我直接调用http://localhost:11434/v1/completions也能得到数据，但是局域网内其他用户就不行了），所以还需要配置反向代理

3. 配置反向代理

在vite的配置文件中设置代理

import { fileURLToPath, URL } from "node:url";import { defineConfig } from "vite";
import vue from "@vitejs/plugin-vue";
import vueDevTools from "vite-plugin-vue-devtools";// https://vite.dev/config/
export default defineConfig({plugins: [vue(), vueDevTools()],resolve: {alias: {"@": fileURLToPath(new URL("./src", import.meta.url)),},},server: {proxy: {"/api": {// target: "http://localhost:11434",target: "http://192.168.xxx.xxx:11434",changeOrigin: true,rewrite: (path) => path.replace(/^\/api/, ""),},},},
});