本地部署 DeepSeek:从 Ollama 配置到 Spring Boot 集成
前言
随着人工智能技术的迅猛发展,越来越多的开发者希望在本地环境中部署和调用 AI 模型,以满足特定的业务需求。本文将详细介绍如何在本地环境中使用 Ollama 配置 DeepSeek 模型,并在 IntelliJ IDEA 中创建一个 Spring Boot 项目来调用该模型。通过这些步骤,您将能够在本地环境中高效地运行和测试 AI 模型,提升开发效率。
详细步骤
一、本地配置DeepSeek
1.安装Ollama
Ollama 是一个开源平台,旨在简化大型语言模型的本地部署和管理。您可以从 Ollama官网下载适用于 Windows、Linux 或 macOS 的安装包。

安装成功后可以使用win+R并输入cmd打开终端,接着输入ollama检查是否安装成功,如果有输出对应信息则说明安装成功了

2.下载对应DeepSeek模型并运行
首先选中想要配置的DeepSeek版本并复制右侧指令

将指令复制到终端并进行下载对应版本的DeepSeek,下载完成之后到这个界面,就是下载成功了,可以输入一些信息进行测试

二、SpringBoot项目调用本地DeepSeek
1.创建springboot项目
具体操作如下:
- 打开 IntelliJ IDEA,选择 "New Project"。
- 选择 "Spring Initializr" 作为项目类型。
- 填写项目的基本信息,如 Group、Artifact 等。
- 在 "Dependencies" 中添加所需的依赖,例如 "Spring Web"。
- 点击 "Create" 创建项目。
这里我添加了Web和Ollama的依赖,创建成功界面如下

2.添加deepseek对应配置信息
在application.properties中添加下面配置信息
spring.ai.ollama.chat.options.model=deepseek-r1:1.5b
spring.ai.ollama.base-url=http://127.0.0.1:11434
spring.ai.ollama.chat.enabled=true
server.port=9099

3.编码调用deepseek
接着创建简单controller类和service实现类,结构如图:

对应代码如下:
controller:
@RestController
public class testController {@Autowiredprivate DeepSeekTestService deepSeekTestService;@RequestMapping("/ask1")public String speak(@RequestParam String msg){return deepSeekTestService.getResponse(msg);}
}
service接口:
public interface DeepSeekTestService {String getResponse(String message);
}
service实现类
@Service
public class DeepSeekServiceImpl implements DeepSeekTestService {private final OllamaChatModel ollamaChatModel;public DeepSeekServiceImpl(OllamaChatModel ollamaChatModel) {this.ollamaChatModel = ollamaChatModel;}@Overridepublic String getResponse(String message) {String response = ollamaChatModel.call(message);return response;}
}
4.测试
启动项目,在浏览器的url路径中输入对应信息进行测试,这样一个简单的springboot对接deepseek项目就完成了!


好久没有更新了,绝对不是懒哈哈哈,好吧其实就是懒了,后面会继续更新一些有关Java的学习知识!还希望大家多多点赞支持,你的支持就是我的最大动力!!!
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