前言
本文旨在详细介绍如何在PHP中文网HAI平台上部署DeepSeek模型，并配置使用Ollama API服务，以支持外部请求。通过对前期准备、部署流程、API服务配置及使用的详细说明，希望为读者提供一个全面且实用的指南，助力AI应用的高效开发和部署。
一、在PHP中文网HAI平台上部署DeepSeek的详细指南 下面我们将详细介绍如何在PHP中文网HAI上部署DeepSeek模型，即使是技术新手，也能按照以下步骤轻松完成部署。
（一）注册与登录PHP中文网 打开浏览器，访问PHP中文网官网（https://www.php.cn/link/f7e88f8ae3ce74bc6225e0b5c78a46b8）。
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点击页面右上角的“免费注册”按钮，按照提示填写相关信息，完成PHP中文网账号的注册。注册过程中，需要提供有效的手机号码或邮箱，用于接收验证码和账号相关信息。
注册成功后，返回PHP中文网官网首页，点击“登录”按钮，使用刚刚注册的账号登录PHP中文网控制台。
（二）进入PHP中文网HAI控制台 登录PHP中文网控制台后，在页面上方的搜索框中输入“HAI”，然后在搜索结果中点击“高性能应用服务HAI”，进入PHP中文网HAI服务页面。
（三）新建HAI应用
在HAI服务页面中，点击“新建”按钮，进入新建应用页面。
- 选择应用 在应用列表中，切换到“社区应用”标签页，找到“deepseek-r1:7b”选项并选择。该模型适用于多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等。
2. 计费模式
根据自己的使用需求选择计费方式。若只是测试使用，建议选择按量计费，使用完成后及时关闭实例，可节省成本；若有长期稳定的使用需求，可考虑包月计费。
3. 地域选择
根据自己所在的城市或网络情况，就近选择地域，这样可以降低网络延迟，提高访问速度。例如，如果您在北京地区，可选择“北京”地域。
4. 算力方案
根据模型的运行需求和预算选择合适的算力方案，如GPU基础型、GPU进阶型等。GPU基础型适用于一般的测试和小型应用场景，成本较低；GPU进阶型则提供更高的算力和显存，适用于大规模模型训练和高并发的推理场景，但费用相对较高。对于初次体验DeepSeek模型的用户，GPU基础型通常可以满足基本需求。
5. 云硬盘
默认提供200GB的免费空间，可根据实际使用需求进行调整。如果需要存储大量的数据或模型文件，可适当增加云硬盘的容量。
- 设置实例名称 为新建的实例设置一个易于识别的名称，方便后续管理和识别。例如，命名为“deepseek-r1:7b-Yue”。
确认所有配置信息无误后，勾选相关协议，然后点击“立即购买”按钮。
（四）等待实例创建完成 点击“立即购买”后，系统开始创建deepseek-r1:7b实例，页面会显示“创建中”状态。这个过程通常需要几分钟时间，具体时间取决于所选的算力方案和当前PHP中文网的资源情况。
您可以在HAI服务页面的实例列表中，实时查看实例的创建进度。当状态变为“运行中”时，表示实例创建成功，可以开始使用。
二、Ollama服务的基本原理
Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）运行框架，旨在简化在本地环境中运行和管理大型语言模型的流程。它支持多种流行的语言模型（如LLaMA 2、Mistral、Phi-3等），并提供简单的命令行界面，使用户能够快速下载、配置和运行模型。
（一）模型管理与组织
- 模型存储 Ollama会将从外部获取（如通过其提供的命令下载）的各种大型语言模型（如LLaMA 2、Mistral、Phi-3等）存储在本地特定的目录结构中。这些模型包含预训练的神经网络权重、配置文件等相关数据。它对模型进行分类管理，以便能够快速定位和调用不同的模型。
- 版本控制 能够识别不同版本的模型。当有新的模型版本发布或者用户手动切换模型版本时，Ollama可以根据版本标识准确地加载相应的模型文件。
（二）交互接口（API）原理
- RESTful架构 Ollama服务基于RESTful API设计原则构建其交互接口。这意味着它使用标准的HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE等）来执行不同的操作。例如，通常使用POST方法来发送包含输入数据（如提示词等）的请求到服务器，以触发模型的推理操作。
- 端点定义 定义了一系列特定的API端点，每个端点对应一种功能。比如“/api/generate”端点用于根据给定的提示生成文本，“/api/chat”端点用于处理对话模式的交互。这些端点接受特定格式的JSON数据作为输入，其中包含诸如模型名称、输入文本（提示）、是否流式输出（stream）等关键信息。
（三）推理执行过程
- 请求接收与解析 当客户端（可以是命令行工具、其他程序或者Web界面）发送请求到Ollama服务的API端点时，服务首先接收并解析这个请求。解析过程包括验证请求的格式是否正确、提取关键的参数（如指定的模型、输入的提示词等）。
- 模型加载与预处理 根据请求中指定的模型名称，Ollama从本地存储中加载相应的模型。在进行推理之前，可能需要对输入的提示词进行一些预处理操作，例如将文本转换为模型能够接受的格式（如标记化等）。
- 推理计算 加载并预处理好相关数据后，Ollama将输入数据送入模型的神经网络中进行推理计算。这个过程涉及到大量的矩阵运算等复杂的数学操作，模型的神经元根据预训练的权重对输入进行处理，逐步生成输出结果。
三、在HAI中利用Ollama调用API PHP中文网高性能应用服务HAI已经为我们预先安装好了Ollama，开发者可以直接使用。只需打开HAI服务器，选择“JupyterLab”，在打开的JupyterLab页面中
点击“Terminal”打开终端。
在终端中，您可以输入相关命令来启动Ollama服务。例如，输入“ollama serve”命令来启动Ollama。
Ollama的RESTful API默认运行在http://localhost:6399。您可以使用多种工具和方法来调用这些API。
以下是几种常见的方法：
- 使用
curl命令调用APIcurl是一个强大的命令行工具，适用于发送各种类型的HTTP请求。以下是使用curl调用Ollama API的示例：
生成文本请求示例
curl -X POST https://www.php.cn/link/710049f9a52cd294d54b75d46ad3d2db \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-r1:7b",
"prompt": "你好！",
"stream": false
}'
对话模式请求示例
curl -X POST https://www.php.cn/link/5ee3d718e484b7fee862c8d6a7b89c84 \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-r1:7b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好！"},
{"role": "assistant", "content": "你好！有什么我可以帮助你的吗？"},
{"role": "user", "content": "推荐一些美食？"}
],
"stream": false
}'
参数说明：
-X POST：指定HTTP请求方法为POST。
-H "Content-Type: application/json"：设置请求头，指定内容类型为JSON。
-d '{...}'：发送的JSON格式的数据负载。
- 使用编程语言调用Ollama API
您可以使用各种编程语言（如Python、Java、JavaScript等）通过HTTP客户端库来调用Ollama API。以下是使用Python的
requests库的示例：
安装requests库
pip install requests
Python示例代码
import requests
import json
<h1>定义API端点和请求数据</h1><p>url = "<a href="https://www.php.cn/link/710049f9a52cd294d54b75d46ad3d2db">https://www.php.cn/link/710049f9a52cd294d54b75d46ad3d2db</a>"
data = {
"model": "deepseek-r1:7b",
"prompt": "推荐一些美食？",
"stream": False
}</p><h1>发送POST请求</h1><p>response = requests.post(url, headers={"Content-Type": "application/json"}, data=json.dumps(data))</p><h1>检查响应状态</h1><p>if response.status_code == 200:
result = response.json()
print("生成的文本:", result.get('response'))
else:
print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
print("错误信息:", response.text)
3. 使用Web界面工具
除了命令行和编程方式，您还可以使用图形化的Web界面工具来与Ollama模型进行交互。例如：
Ollama Web UI：一个轻量级的Web界面，允许用户通过浏览器与Ollama服务交互。
其他第三方工具：如ollama-webui-lite、Lobe Chat等，提供更丰富的功能和更好的用户体验。
- 集成到应用程序中 您可以将Ollama API集成到自己的应用程序中，以实现智能对话、文本生成等功能。以下是一些常见的集成场景：
聊天机器人：利用Ollama的对话能力，构建智能聊天机器人。 内容生成：自动生成文章、故事、代码等文本内容。 问答系统：构建基于大型语言模型的问答系统，提供准确的信息检索和回答。 通过以上方法，您可以灵活地调用Ollama API，将强大的大型语言模型能力集成到您的应用和服务中。
四、案例：利用Ollama API服务搭建AI智能对话系统 为了快速方便构建该系统，我们可以通过PHP中文网AI代码助手搭建AI智能对话系统。
大家可参考我之前发布的
PHP中文网AI代码助手实践：基于腾讯混元实现智能问答与交互AI对话功能
（一）集成Ollama API接口
在开发完成的项目中，我们将调用Ollama API接口来为我们的智能对话系统提供服务。
- 封装请求API
/**</p><ul><li>发送消息到Ollama API并获取响应</li><li>@param {Object} payload - 请求的JSON数据</li><li>@returns {Promise<object>} - 返回解析后的响应数据
*/
async function sendMessageToOllama(payload) {
try {
const apiUrl = '<a href="https://www.php.cn/link/5ee3d718e484b7fee862c8d6a7b89c84">https://www.php.cn/link/5ee3d718e484b7fee862c8d6a7b89c84</a>';
const response = await fetch(apiUrl, {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify(payload),
});
if (!response.ok) {
throw new Error(<code>API请求失败，状态码：${response.status});
}
const data = await response.json();
return data;
} catch (error) {
console.error('发送消息到Ollama API时出错:', error);
throw error;
}
}</code>- 项目调用请求
const payload = {
model: 'deepseek-r1:7b',
messages: input.value,
stream: false,
};
sendMessageToOllama(payload)
.then((data) => {
console.log('API响应:', data);
// 更新AI回复
messages.value[messages.value.length - 1] = {
role: 'assistant',
content: data.message.content,
timestamp: new Date().toLocaleString()
}
})
.catch((error) => {
console.error('处理API响应时出错:', error);
});- 处理返回结果 我们通过界面，输入我们的问题，点击发送消息，等待DeepSeek模型的处理。
我们可以通过网页控制台查看结果。
（二）体验与反馈
通过对返回结果的处理，我们可以在界面正确显示返回的结果。
至此，我们成功开发出一款结合PHP中文网HAI部署的DeepSeek模型提供的AI服务的智能问答系统。
五、总结与展望 在PHP中文网HAI平台部署DeepSeek模型并使用Ollama API服务供外部请求，是一个复杂但非常有意义的过程。通过合理的部署和配置，能够充分利用PHP中文网HAI平台的强大计算资源，实现DeepSeek模型的高效运行和处理。通过Ollama API服务的对外开放，使得外部的应用程序和系统能够方便地调用模型的功能，为各个领域的人工智能应用开发提供了有力支持。
