保姆级! 本地部署DeepSeek-R1大模型 安装Ollama Api 后,Postman本地调用 deepseek
要在Postman中访问Ollama API并调用DeepSeek模型,你需要遵循以下步骤。首先,确保你有一个有效的Ollama服务器实例运行中,并且DeepSeek模型已经被加载。
可以参考我的这篇博客 保姆级!使用Ollama本地部署DeepSeek-R1大模型 并java通过api 调用
使用Postman配置请求
请求类型为 POST。
在“输入”框中输入Ollama的API URL,通常是 http://localhost:11434/v1/completions(确保你的Ollama服务正在本地运行,并且使用的是正确的端口)。
在“头”标签页中,添加以下内容:
Key: Content-Type
Value: application/json
编写请求体:
在“Body”标签页中,选择“raw”并设置编码为“JSON (application/json)”。
输入以下JSON格式的请求体:
{"model": "deepseek-r1:32b","prompt": "你好","max_tokens": 50,"temperature": 0.7,"top_p": 1,"stream": false
}
model: 指定要使用的模型名称。
prompt: 输入你想要模型生成文本的起始语句。
max_tokens: 生成文本的最大token数。
temperature: 控制输出的随机性。较低的值意味着更确定的输出。值越低,生成的文本越保守和一致,越高则越具创意。如果不需要非常有创意的回答,可以将其设置为 0.7 或更低。
top_p: 核取样参数,用于多样性控制。控制采样的累积概率,通常在 0 到 1 之间,越接近 1,模型越可能尝试不同的答案。
stream: 如果设置为true,将流式传输结果。
具体如下图

上面的 http://localhost:11434/v1/completions 是deepseek的api 地址 我们继续访问一下 Ollama Api http://192.168.110.118:7777/api/generate

一样是可以的
相关文章:
保姆级! 本地部署DeepSeek-R1大模型 安装Ollama Api 后,Postman本地调用 deepseek
要在Postman中访问Ollama API并调用DeepSeek模型,你需要遵循以下步骤。首先,确保你有一个有效的Ollama服务器实例运行中,并且DeepSeek模型已经被加载。 可以参考我的这篇博客 保姆级!使用Ollama本地部署DeepSeek-R1大模型 并java…...
架构对比分析
您提到的两种架构描述本质上遵循相同的分层设计理念,但存在差异的原因在于 视角不同 和 硬件平台特性。以下是详细解析: 一、架构对比分析 1. 逻辑分层(通用软件设计视角) 应用层(UI/用户交互)↓ 业务逻辑…...
【每日八股】Redis篇(二):数据结构
Redis 数据类型? 主要有 STRING、LIST、ZSET、SET 和 HASH。 STRING String 类型底层的数据结构实现主要是 SDS(简单动态字符串),其主要应用场景包括: 缓存对象:可以用 STRING 缓存整个对象的 JSON&…...
windows使用命令解压jar包,替换里面的文件。并重新打包成jar包,解决Failed to get nested archive for entry
有一个jar包,需要替换里面的文件,使用解压工具打开项目,然后找到对应的子包,再次打开,然后进行手工替换重新压缩成jar包后,发现启动服务报错Failed to get nested archive for entry。 使用下面的命令可实…...
2025电商与跨境贸易实战全解析:DeepSeek赋能细分领域深度指南(附全流程案例)
🚀 2025电商与跨境贸易实战全解析:DeepSeek赋能细分领域深度指南(附全流程案例)🚀 📚 目录 DeepSeek在电商与跨境贸易中的核心价值选品与市场分析:AI驱动的精准决策Listing优化与多语言营销:提升转化率的秘密物流与供应链管理:AI赋能的效率革命客户服务与私域运营:…...
驱动开发系列39 - Linux Graphics 3D 绘制流程(二)- 设置渲染管线
一:概述 Intel 的 Iris 驱动是 Mesa 中的 Gallium 驱动,主要用于 Intel Gen8+ GPU(Broadwell 及更新架构)。它负责与 i915 内核 DRM 驱动交互,并通过 Vulkan(ANV)、OpenGL(Iris Gallium)、或 OpenCL(Clover)来提供 3D 加速。在 Iris 驱动中,GPU Pipeline 设置 涉及…...
自动驾驶中planning为什么要把横纵向分开优化?
在自动驾驶系统中,将 横向(Lateral)规划 和 纵向(Longitudinal)规划 分开优化是一种常见的设计范式,其核心原理在于 解耦车辆运动控制的多维复杂性,同时兼顾 计算效率 和 安全性约束。以下从原理…...
Linux 命令大全完整版(06)
2. 系统设置命令 pwunconv 功能说明:关闭用户的投影密码。语法:pwunconv补充说明:执行 pwunconv 指令可以关闭用户投影密码,它会把密码从 shadow 文件内,重回存到 passwd 文件里。 rdate(receive date) 功能说明&a…...
第9章:LangChain结构化输出-示例2(数字提取服务)
如何使用LangChain4j框架创建和使用多种AI服务。它通过定义接口和注解,将自然语言处理任务(如情感分析、数字提取、日期提取、POJO提取等)封装为服务,并通过LangChain4j的AiServices动态生成这些服务的实现。 本章主要讲述基于Lan…...
每天五分钟深度学习pytorch:使用Inception模块搭建GoogLeNet模型
本文重点 前面我们学习了Incetption模块,它的作用类似于vgg块对于VGG网络模型一样,本文我们使用Inception搭建GoogLeNet网络,如果使用卷积层开始从头开始搭建GoogleNet,那么这样看起来会很不清晰,我们使用已经封装好的Inception来搭建GoogLeNet网络 关键点 关键点在于I…...
Ubuntu - Redis 安装、远程访问
参考教程: https://blog.csdn.net/houor/article/details/126672577 https://redis.io/docs/latest/operate/oss_and_stack/install/install-redis/install-redis-on-linux/ 查看是否安装 redis-cli --versionUbuntu 上安装 更新: sudo apt update …...
SpringBoot+Vue+微信小程序的猫咖小程序平台(程序+论文+讲解+安装+调试+售后)
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,我会一一回复,希望帮助更多的人。 系统介绍 在当下这个高速发展的时代,网络科技正以令人惊叹的速度不断迭代更新。从 5G …...
二分查找算法的全面解析C++
一、核心原理与特性 二分查找是一种**对数时间复杂度(O(log n))**的高效搜索算法46,需满足两个前提条件: 数据存储在连续内存空间(如数组)数据按升序/降序有序排列35 算法通过折半比较缩小搜索范围: 初始化左右边界…...
深度学习(5)-卷积神经网络
我们将深入理解卷积神经网络的原理,以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例,它用干对 MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过,当时的测试精度约为 97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单…...
第9章:LangChain结构化输出-示例3(日期和时间提取服务)
如何使用LangChain4j框架创建和使用多种AI服务。它通过定义接口和注解,将自然语言处理任务(如情感分析、数字提取、日期提取、POJO提取等)封装为服务,并通过LangChain4j的AiServices动态生成这些服务的实现。 本章主要讲述基于LangChain调用大模型如何进行结构化输出的真实…...
解决Open WebU无法显示基于OpenAI API接口的推理内容的问题
解决方案 把reasoning content的东西移到content中来 并在reasoning时,手动加上标签。具体做法是截获第三方api返回的stream,并修改其中的内容,再移交给open webUI处理。 在backend\open_webui\routers\openai.py中 找到 generate_chat_com…...
AI颠覆蛋白质工程:ProMEP零样本预测突变效应
概述 在生命科学的“造物革命”中,蛋白质工程一直面临着“试错成本”与“设计效率”的双重挑战——传统方法依赖繁复的多序列比对(MSA)或耗时的实验室筛选,如同在浩瀚的蛋白质宇宙中盲选星辰。而今日,一项发表于《Cel…...
QT闲记-状态栏,模态对话框,非模态对话框
1、创建状态栏 跟菜单栏一样,如果是继承于QMainWindow类,那么可以获取窗口的状态栏,否则就要创建一个状态栏。通过statusBar()获取窗口的状态栏。 2、添加组件 通常添加Label 来显示相关信息,当然也可以添加其他的组件。通过addWidget()添加组件 3、设置状态栏样式 …...
QQ登录测试用例报告
QQ登录测试用例思维导图 一、安全性测试用例 1. 加密传输与存储验证 测试场景:输入账号密码并提交登录请求。预期结果:账号密码通过加密传输(如HTTPS)与存储(如哈希加盐),无明文暴露。 2. 二…...
ipad连接电脑断断续续,不断弹窗的解决办法
因为ipad air 屏幕摔坏,换了一个内外屏,想用爱思检验一下屏幕真伪, 连接电脑时,断断续续,连上几秒钟然后就断开,然后又连上 然后又断开,不断地弹出信任的弹窗。 刚开始以为是数据线问题&#x…...
AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望
文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例:使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例:使用OpenAI GPT-3进…...
MVC 数据库
MVC 数据库 引言 在软件开发领域,Model-View-Controller(MVC)是一种流行的软件架构模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系,以…...
苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?
刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题,前来答题。 每个人对刷题理解是不同,有的人是看了writeup就等于刷了,有的人是收藏了writeup就等于刷了,有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了,还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...
重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响
先看答案,如果正确地操作,重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务影响非常小,甚至可以做到无感知。 但如果操作不当,可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...
JavaScript 数据类型详解
JavaScript 数据类型详解 JavaScript 数据类型分为 原始类型(Primitive) 和 对象类型(Object) 两大类,共 8 种(ES11): 一、原始类型(7种) 1. undefined 定…...
接口自动化测试:HttpRunner基础
相关文档 HttpRunner V3.x中文文档 HttpRunner 用户指南 使用HttpRunner 3.x实现接口自动化测试 HttpRunner介绍 HttpRunner 是一个开源的 API 测试工具,支持 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/RPC 等网络协议,涵盖接口测试、性能测试、数字体验监测等测试类型…...
MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用
文章目录 一、背景知识:什么是 B-Tree 和 BTree? B-Tree(平衡多路查找树) BTree(B-Tree 的变种) 二、结构对比:一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree? 1. 范围查询更快 2…...
快速排序算法改进:随机快排-荷兰国旗划分详解
随机快速排序-荷兰国旗划分算法详解 一、基础知识回顾1.1 快速排序简介1.2 荷兰国旗问题 二、随机快排 - 荷兰国旗划分原理2.1 随机化枢轴选择2.2 荷兰国旗划分过程2.3 结合随机快排与荷兰国旗划分 三、代码实现3.1 Python实现3.2 Java实现3.3 C实现 四、性能分析4.1 时间复杂度…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P4数据库
一、mysql2 原生驱动及其连接机制 概念介绍 mysql2 是 Node.js 环境中广泛使用的 MySQL 客户端库,基于 mysql 库改进而来,具有更好的性能、Promise 支持、流式查询、二进制数据处理能力等。 主要特点: 支持 Promise / async-await…...
