机械网站案例,郑州效果图设计工作室,建筑网校排行榜,平面设计班一、背景 我之前关于DeepSeek使用ollama部署的文章大家可以把DeepSeek大模型部署起来。那么ollama还提供了可以调用对应部署模型的API接口。我们可以基于这些接口#xff0c;做自己的二次开发。使用pythonflaskollama就可以进行模型对话调用。并且前端采用SSE的技术#xff0…一、背景 我之前关于DeepSeek使用ollama部署的文章大家可以把DeepSeek大模型部署起来。那么ollama还提供了可以调用对应部署模型的API接口。我们可以基于这些接口做自己的二次开发。使用pythonflaskollama就可以进行模型对话调用。并且前端采用SSE的技术后端向前端推送推理结果进行展示可以实现属于自己的大模型对话产品。
二、代码实现
1、ollama运行deepseek-r1:1.5b模型
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollamadocker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:1.5b
2、pythonflask代码
import jsonfrom flask import Flask, request, Response
from ollama import Clientapp Flask(__name__)# ollama客户端
ollma_url http://localhost:11434 # localhost可以换成你部署ollama主机的ip、远程ip
ollama_client Client(hostollma_url )
# 模型名称
model_name deepseek-r1:1.5bapp.route(/stream, methods[POST, GET])
def post_example():def generate():try:# 调用ollama客户端传入模型名称、提问信息response_generator ollama_client.generate(model_name, promptquestion, streamTrue)for part in response_generator:response_text part.response# 按照 SSE 规范格式化数据data fdata: {json.dumps({response: response_text})}\n\nprint(data)yield dataexcept Exception as e:error_data fdata: {json.dumps({error: str(e)})}\n\nyield error_data# 接收问题, 调用模型, 使用SSE推送推理结果给前端question request.args.get(question)resp Response(generate(), mimetypetext/event-stream)# 设置响应头resp.headers[Cache-Control] no-cacheresp.headers[Connection] keep-aliveresp.headers[Access-Control-Allow-Origin] *return respif __name__ __main__:app.run(debugTrue, port8080)3、前端代码
!DOCTYPE html
html langenheadmeta charsetUTF-8meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0titleAsk Ollama via SSE/title
/headbodyinput typetext idquestionInput placeholder请输入你的问题button idaskButton提问/buttonpre idanswerContainer/pscriptconst questionInput document.getElementById(questionInput);const askButton document.getElementById(askButton);const answerContainer document.getElementById(answerContainer);askButton.addEventListener(click, async () {const question questionInput.value;if (!question) {alert(请输入问题);return;}const eventSource new EventSource(http://localhost:8080/stream?question${encodeURIComponent(question)});eventSource.onmessage function (event) {const data JSON.parse(event.data);const response data.response;if (response) {const p document.createElement(span);p.textContent response;answerContainer.appendChild(p);}};eventSource.onerror function (error) {console.error(EventSource failed:, error);eventSource.close();};});/script
/body/html
4、运行结果 页面虽然不是很美观但是一个基本原理的demo已经搞定。剩下的就是优化界面、优化链接异常等相关逻辑。 5、SSE默认不支持POST请求 SSE默认不支持POST请求可以找前端的一些npm包有人进行了封装可以发送POST请求。以上的实例为了方便采用了GET请求
三、总结 有了ollama就行docker服务一样提供了API接口部署的模型就是类似docker已经运行的容器。 通过ollama接口可以调用运行的模型的各种能力!
