网站空间选linux,企业网站建设和运营,厦门做网站培训,中国最大的企业培训公司一、部署deepseek Ollama#xff0c;这是是一个开源的大语言模型平台#xff0c;它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性#xff0c;使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。官网#xff1a;https://ollam…一、部署deepseek Ollama这是是一个开源的大语言模型平台它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。官网https://ollama.com/
ollama run 模型名
ollama run deepseek-r1
二、使用langchain跑起来 langchain其实是一套规范化的API实现了标准化对模型的集成、接入、组件化等工作通过langchain用户可以很轻松打造属于自己的大模型产品。langchain很早就出来了。https://github.com/langchain-ai/langchain
from langchain_ollama import OllamaLLM
from langchain.prompts import PromptTemplateollama_llm OllamaLLM(modeldeepseek-R1)
prompt PromptTemplate.from_template(帮我写一首关于${product}的骈文,不要有英文的结果啊)
sequence prompt | ollama_llm
response sequence.invoke({product: 春天})
print(response)效果如下