Python调用本地DeepSeek模型完整指南：Ollama部署与代码实现

本文分享一个使用Python调用本地DeepSeek模型的具体实例，供读者参考学习。

所需软件清单

• OllamaSetup.exe：一款用于管理和运行大语言模型的开源工具。
• Hollama_0.25.1-win-x64.exe（可选）：Ollama的可视化界面工具，提升交互体验。
• python-3.13.1-amd64.exe：Python解释器安装包。
• VSCodeUserSetup-x64-1.96.4.exe（可选）：推荐使用的代码编辑器。

具体安装流程

部署Ollama并运行DeepSeek模型

从官网下载对应操作系统的版本，本文以Windows系统为例。双击安装文件，默认安装路径为C盘。若需自定义安装位置，可通过指定参数实现： OllamaSetup.exe /DIR=your path

安装完成后，运行Ollama.exe即可启动服务。可通过命令ollama help查看支持的参数列表。主要参数说明如下：

• serve：启动Ollama服务。在Windows系统中，通过安装包安装的Ollama默认开机自启，启动后可在浏览器访问http://127.0.0.1:11434/进行查看。
• run：运行指定模型（首次运行会自动下载模型文件）。
• list：列出本地已安装的模型。
• cp：查看当前正在运行的模型进程。
• rm：删除指定模型。
• help：获取帮助信息。

Ollama安装并启动后，执行以下命令即可下载并运行DeepSeek模型： ollama run deepseek-r1:1.5b更多可用模型请访问 https://ollama.com/search。由于本机配置较低，此处选择参数量较小的1.5b版本。

若运行正常，DeepSeek模型启动后的界面如下所示：

此时即可输入文本并获取模型的反馈回复：

输入/？可查看帮助信息。

安装Hollama可视化工具

Hollama同样是开源软件，其作用类似于Navicat与MySQL的关系。使用Hollama可以避免在命令行界面与模型交互的不便，提升操作体验。其他类似工具可参考：https://github.com/ollama/ollama。

Hollama运行后的效果如下：

Python调用测试

Ollama官方提供了多种语言的调用类库，详见：https://github.com/ollama/ollama。此处以Python为例进行测试：

首先安装必要的Python模块：

pip install ollama

在VS Code中编写如下测试代码：

import ollama
if  __name__ == '__main__':
    res = ollama.chat(model='deepseek-r1:1.5b', stream=False, messages=[{'role': 'user', 'content':'how are you'}])
    print(res)

代码执行结果如下：

如需了解更多Python相关知识，可查阅本站系列教程：《Python Socket编程技巧总结》、《Python正则表达式用法总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》。

希望本文的内容能对各位Python开发者有所帮助。