DeepSeek本地部署+Page Assist浏览器插件+C#接口调用

1.安装Ollama

Ollama作为本地部署大模型的方案，还是非常不错的。
1、跨平台：支持 macOS、Linux 和 Windows。
2、市面主流开源模型都支持：包括Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 2等54个开源模型。
3、REST API：Ollama提供对外API能力，想要自己开发客户端、或者集成到应用系统都是非常方便的。
4、生态完善：众多开源Web项目、开源桌面软件支持Ollama，还有终端工具、移动应用、开发工具库等开源项目。
下载地址：https://ollama.com/download

安装Ollama还是比较简单的，下载安装包后，直接安装就行。我这边选择的是Windows版本。

2.修改Ollama默认配置

配置系统变量

修改配置后，记得重启Ollama。
我暂时就需要这两个，其他更多配置信息，大家可以查看官方文档：
https://github.com/ollama/ollama/tree/main/docs
3.下载并安装模型

Ollama支持模型非常多，我们这边选择的是：deepseek-r1。

选择对应的模型，我们就可以看到模型的相信介绍、各种参数的模型。

各个版本模型对硬件要求，官方没有明确的说明，根据网友分享的大概整理如下，大家可以根据自己的电脑配置选择模型。

安装模型也很简单，选择对应版本的模型，拷贝命令就行。

在命令窗口输入以上命令，就会自动下载。

耐心等待，等出现success就代表安装成功了。

测试提问

安装成功后，我们就可以直接在命令窗口进行使用了。
同时在浏览器访问：http://127.0.0.1:11434，有如下提示也代表启动成功了。

4.API调用

Ollama也为我们提供API接口功能，想要自己开发客户端、或者集成到应用系统都是非常方便的。
Ollama相关生态也非常完善，我们直接使用C#版本Ollama的SDK，就可以快速开发，下面一起看看简单例子。
4.1、安装依赖包：OllamaSharp

4.2 示例代码

1. using Microsoft.Extensions.AI;
2. using OllamaSharp;
4. Uri modelEndpoint = new("http://localhost:11434");
6. //指定模型
7. string modelName = "deepseek-r1:14b";
9. var chatClient = new OllamaApiClient(modelEndpoint, modelName);
11. //提问
12. string question = "你好，我们可以认识一下吗？";
13. var response = chatClient.GetStreamingResponseAsync(question);
15. Console.WriteLine($">>> 你: {question}");
16. Console.Write(">>>");
17. Console.WriteLine(">>> DeepSeek: ");
19. //输出
20. await foreach (var item in response)
21. {
22.         Console.Write(item);
23. }
25. Console.ReadLine();

复制代码

效果如下：
Ollama相关的API接口，也可以查看官方文档。
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
5. OLLAMA的客户端

在命令窗口使用DeepSeek，肯定是不方便的。自己开发客户端，又需要大量时间。
Ollama的客户端是非常众多的，而且都是开源的项目，包括：Web网页版本、桌面应用、浏览器插件、移动端APP等。
每一个客户端提供的功能也非常丰富，并且都不一样，包括：OCR图片识别、语音识别、文档解析等。
大家可以根据自己的需求自行选择。
https://github.com/ollama/ollama

6. Page Assist浏览器插件

我这边的是选择浏览器插件，比较灵活。
在Chrome应用商店，安装浏览器插件：Page Assist。

安装后打开插件，把语音识别、界面语音修改为中文，方便我们使用。

修改Ollama的配置：
1、Ollama URL修改为Ollama服务器的地址。
2、在Ollama 高级配置中，启用：启用或禁用自定义来源 URL，这样才能访问。

Ollama服务器需要关闭防火墙，或者在入站规则里开启端口：11434。

完成以上配置后，我们就可以使用了。
使用的时候，选择对应的模型版本就可以了。

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