C#使用Semantic Kernel：接入本地deepseek-r1

安装Ollama

1.下载Ollama

• 访问Ollama官网（https://ollama.com），选择适合你操作系统的版本进行下载。

• 对于Linux用户，可以通过以下命令安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sudo bash    sudo systemctl start ollama 

2.验证安装

• 安装完成后，在终端输入ollama -v，若显示版本号（如ollama version is 0.5.7），则说明安装成功。

• 你还可以在浏览器中访问http://localhost:11434/，确认服务已启动。

部署DeepSeek模型

1. 选择模型版本

• 访问Ollama官网的模型库（https://ollama.com/library/deepseek-r1），选择适合你硬件配置的DeepSeek模型版本。例如：

  • `deepseek-r1:1.5b`：适合低端设备。
  • `deepseek-r1:7b`：适合中端设备。
  • `deepseek-r1:14b`：适合高端设备。
  • `deepseek-r1:32b`：适合科研级设备。

1. 下载并运行模型

 ollama run deepseek-r1:1.5b 

1. 验证模型

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model": "deepseek-r1:1.5b", "messages": [{ "role": "user", "content": "你好" }]}'

安装 SK 及 ollama connector

首先在本地创建一个 Console 项目，然后安装以下包：

dotnet add package Microsoft.SemanticKernel --version 1.21.1
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama --version 1.21.1-alpha

配置 Ollama 服务

接下来，我们需要配置 Ollama 服务的端点和模型 ID ，并添加 Ollama 的聊天服务：

var endpoint = new Uri("http://localhost:11434");
var modelId = "deepseek-r1:1.5b";var builder = Kernel.CreateBuilder();
#pragma warning disable SKEXP0070 
builder.Services.AddScoped<IChatCompletionService>(_ => new OllamaChatCompletionService(modelId, endpoint));

获取聊天服务

var chatService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
var history = new ChatHistory();
history.AddSystemMessage("你是？");

聊天循环

最后，我们实现一个简单的聊天循环，读取用户输入并获取 Ollama 的回复：

while (true)
{Console.Write("You:");var input = Console.ReadLine();if (string.IsNullOrWhiteSpace(input)){break;}history.AddUserMessage(input);var contents = await chatService.GetChatMessageContentsAsync(history);foreach (var chatMessageContent in contents){var content = chatMessageContent.Content;Console.WriteLine($"Ollama: {content}");history.AddMessage(chatMessageContent.Role, content ?? "");}
}