python+ollama自己寫代碼調用本地deepseek模型

更新時間：2025年03月21日 10:00:45 作者：楊正同學

本文主要介紹了python+ollama自己寫代碼調用本地deepseek模型,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

目的：本地部署ollama后，下載了一堆模型，沒有合適的界面使用，干脆自己寫一個簡單的。

1、本地下載并安裝ollama，Ollama。

2、在平臺上找到deepseek模型，Ollama，選哪個模型都行，看自己的機器能不能扛得住，可以先1.5b的試試再玩其他的。

3、本地cmd執(zhí)行模型下載，舉例：ollama pull deepseek-r1:1.5b

4、隨便什么ide編寫以下代碼。

目錄結構：

index.html:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>本地模型聊天</title>
    <link rel="stylesheet"  rel="external nofollow" >
    <link rel="stylesheet" href="/static/style.css" rel="external nofollow" >
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="sidebar">
            <div class="history-header">
                <h3>聊天話題</h3>
                <div>
                    <button onclick="createNewChat()" title="新話題"><i class="fas fa-plus"></i></button>
                    <button onclick="clearHistory()" title="清空記錄"><i class="fas fa-trash"></i></button>
                </div>
            </div>
            <ul id="historyList"></ul>
            <div class="model-select">
                <select id="modelSelect">
                    <option value="">選擇模型...</option>
                </select>
            </div>
        </div>
        <div class="chat-container">
            <div id="chatHistory" class="chat-history"></div>
            <div class="input-area">
                <input type="text" id="messageInput" placeholder="輸入消息 (Enter發(fā)送，Shift+Enter換行)" 
                       onkeydown="handleKeyPress(event)">
                <button onclick="sendMessage()"><i class="fas fa-paper-plane"></i></button>
            </div>
        </div>
    </div>

    <script>
        // 新增歷史記錄功能
        let currentChatId = null;
        
        // 初始化時加載歷史記錄
        window.onload = async () => {
            loadHistory();
            const response = await fetch('/get_models');
            const models = await response.json();
            const select = document.getElementById('modelSelect');
            models.forEach(model => {
                const option = document.createElement('option');
                option.value = model;
                option.textContent = model;
                select.appendChild(option);
            });
        };

        // 保存聊天記錄
        function saveToHistory(chatData) {
            const history = JSON.parse(localStorage.getItem('chatHistory') || '[]');
            const existingIndex = history.findIndex(item => item.id === chatData.id);
            
            if (existingIndex > -1) {
                // 更新現有記錄
                history[existingIndex] = chatData;
            } else {
                // 添加新記錄
                history.unshift(chatData);
            }
            
            localStorage.setItem('chatHistory', JSON.stringify(history));
            loadHistory();
        }

        // 加載歷史記錄
        function loadHistory() {
            const history = JSON.parse(localStorage.getItem('chatHistory') || '[]');
            const list = document.getElementById('historyList');
            
            list.innerHTML = history.map(chat => `
                <li class="history-item" onclick="loadChat('${chat.id}')">
                    <div class="history-header">
                        <div class="history-model">${chat.model || '未指定模型'}</div>
                        <button class="delete-btn" onclick="deleteChat('${chat.id}', event)">
                            <i class="fas fa-times"></i>
                        </button>
                    </div>
                    <div class="history-preview">${chat.messages.slice(-1)[0]?.content || '無內容'}</div>
                    <div class="history-time">${new Date(chat.timestamp).toLocaleString()}</div>
                </li>
            `).join('');
        }

        // 回車處理
        function handleKeyPress(e) {
            if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) {
                e.preventDefault();
                sendMessage();
            }
        }

        // 處理消息發(fā)送
        async function sendMessage() {
            const input = document.getElementById('messageInput');
            const message = input.value;
            const model = document.getElementById('modelSelect').value;
            
            if (!message || !model) return;

            const chatHistory = document.getElementById('chatHistory');
            
            // 添加用戶消息（帶圖標）
            chatHistory.innerHTML += `
                <div class="message user-message">
                    <div class="avatar"><i class="fas fa-user"></i></div>
                    <div class="content">${message}</div>
                </div>
            `;

            // 創(chuàng)建AI消息容器（帶圖標）
            const aiMessageDiv = document.createElement('div');
            aiMessageDiv.className = 'message ai-message';
            aiMessageDiv.innerHTML = `
                <div class="avatar"><i class="fas fa-robot"></i></div>
                <div class="content"></div>
            `;
            chatHistory.appendChild(aiMessageDiv);

            // 清空輸入框
            input.value = '';
            
            // 滾動到底部
            chatHistory.scrollTop = chatHistory.scrollHeight;

            // 發(fā)起請求
            const response = await fetch('/chat', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json'
                },
                body: JSON.stringify({
                    model: model,
                    messages: [{content: message}]
                })
            });

            const reader = response.body.getReader();
            const decoder = new TextDecoder();
            
            let responseText = '';

            while(true) {
                const { done, value } = await reader.read();
                if (done) break;
                const chunk = decoder.decode(value);
                const lines = chunk.split('\n');
                
                lines.forEach(line => {
                    if (line.startsWith('data: ')) {
                        try {
                            const data = JSON.parse(line.slice(6));
                            responseText += data.response;
                            aiMessageDiv.querySelector('.content').textContent = responseText;
                            chatHistory.scrollTop = chatHistory.scrollHeight;
                        } catch(e) {
                            console.error('解析錯誤:', e);
                        }
                    }
                });
            }

            // 初始化或更新聊天記錄
            if (!currentChatId) {
                currentChatId = Date.now().toString();
            }
            
            // 保存到歷史記錄
            const chatData = {
                id: currentChatId,
                model: model,
                timestamp: Date.now(),
                messages: [...existingMessages, 
                          {role: 'user', content: message},
                          {role: 'assistant', content: responseText}]
            };
            
            saveToHistory(chatData);
        }

        function createNewChat() {
            currentChatId = Date.now().toString();
            document.getElementById('chatHistory').innerHTML = '';
            document.getElementById('messageInput').value = '';
        }

        function deleteChat(chatId, event) {
            event.stopPropagation();
            const history = JSON.parse(localStorage.getItem('chatHistory') || '[]');
            const newHistory = history.filter(item => item.id !== chatId);
            localStorage.setItem('chatHistory', JSON.stringify(newHistory));
            loadHistory();
            
            if (chatId === currentChatId) {
                createNewChat();
            }
        }
    </script>
</body>
</html>

style.css:

body {
    margin: 0;
    font-family: Arial, sans-serif;
    background: #f0f0f0;
}

.container {
    display: flex;
    height: 100vh;
}

.sidebar {
    width: 250px;
    background: #2c3e50;
    padding: 20px;
    color: white;
}

.chat-container {
    flex: 1;
    display: flex;
    flex-direction: column;
}

.chat-history {
    flex: 1;
    padding: 20px;
    overflow-y: auto;
    background: white;
}

.message {
    display: flex;
    align-items: start;
    gap: 10px;
    padding: 12px;
    margin: 10px 0;
}

.user-message {
    flex-direction: row-reverse;
}

.message .avatar {
    width: 32px;
    height: 32px;
    border-radius: 50%;
    flex-shrink: 0;
}

.user-message .avatar {
    background: #3498db;
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
}

.ai-message .avatar {
    background: #2ecc71;
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
}

.message .content {
    max-width: calc(100% - 50px);
    padding: 10px 15px;
    border-radius: 15px;
    white-space: pre-wrap;
    word-break: break-word;
    line-height: 1.5;
}

.input-area {
    display: flex;
    gap: 10px;
    padding: 15px;
    background: white;
    box-shadow: 0 -2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
}

input[type="text"] {
    flex: 1;
    min-width: 300px;  /* 最小寬度 */
    padding: 12px 15px;
    border: 1px solid #ddd;
    border-radius: 25px;  /* 更圓潤的邊框 */
    margin-right: 0;
    font-size: 16px;
}

button {
    padding: 10px 20px;
    background: #007bff;
    color: white;
    border: none;
    border-radius: 5px;
    cursor: pointer;
}

button:hover {
    background: #0056b3;
}

/* 新增歷史記錄樣式 */
.history-header {
    display: flex;
    justify-content: space-between;
    align-items: center;
    margin-bottom: 8px;
}

.history-item {
    padding: 12px;
    border-bottom: 1px solid #34495e;
    cursor: pointer;
    transition: background 0.3s;
}

.history-item:hover {
    background: #34495e;
}

.history-preview {
    color: #bdc3c7;
    font-size: 0.9em;
    white-space: nowrap;
    overflow: hidden;
    text-overflow: ellipsis;
}

.history-time {
    color: #7f8c8d;
    font-size: 0.8em;
    margin-top: 5px;
}

/* 新增代碼塊樣式 */
.message .content pre {
    background: rgba(0,0,0,0.05);
    padding: 10px;
    border-radius: 5px;
    overflow-x: auto;
    white-space: pre-wrap;
}

.message .content code {
    font-family: 'Courier New', monospace;
    font-size: 0.9em;
}

/* 歷史記錄刪除按鈕 */
.delete-btn {
    background: none;
    border: none;
    color: #e74c3c;
    padding: 2px 5px;
    cursor: pointer;
}

.delete-btn:hover {
    color: #c0392b;
}

app.py:

from flask import Flask, render_template, request, jsonify, Response
import requests
import subprocess
import time

app = Flask(__name__)
OLLAMA_HOST = "http://localhost:11434"

def start_ollama():
    try:
        # 嘗試啟動Ollama服務
        subprocess.Popen(["ollama", "serve"], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
        time.sleep(2)  # 等待服務啟動
    except Exception as e:
        print(f"啟動Ollama時出錯: {e}")

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/get_models')
def get_models():
    try:
        response = requests.get(f"{OLLAMA_HOST}/api/tags")
        models = [model['name'] for model in response.json()['models']]
        return jsonify(models)
    except requests.ConnectionError:
        return jsonify({"error": "無法連接Ollama服務，請確保已安裝并運行Ollama"}), 500

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    data = request.json
    model = data['model']
    messages = data['messages']
    
    def generate():
        try:
            response = requests.post(
                f"{OLLAMA_HOST}/api/generate",
                json={
                    "model": model,
                    "prompt": messages[-1]['content'],
                    "stream": True
                },
                stream=True
            )
            for line in response.iter_lines():
                if line:
                    yield f"data: {line.decode()}\n\n"
        except Exception as e:
            yield f"data: {str(e)}\n\n"
    
    return Response(generate(), mimetype='text/event-stream')

if __name__ == '__main__':
    start_ollama()
    app.run(debug=True, port=5000)

運行環(huán)境：

Python 3.7+
Flask (pip install flask)
requests庫 (pip install requests)
Ollama ，至少PULL一個模型

5、運行：python app.py

6、打開 http://127.0.0.1:5000 開始使用。

簡單實現，界面如下，自己看著改：

到此這篇關于python+ollama自己寫代碼調用本地deepseek模型的文章就介紹到這了,更多相關python+ollama調用本地deepseek模型內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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