langchain ollama部署deepseek

### 如何使用 LangChain 和 Ollama 部署 DeepSeek 模型 #### 准备环境 为了成功部署 DeepSeek 大模型，确保环境中安装有英伟达显卡并已下载 CUDA 驱动程序[^1]。这一步骤对于加速模型运算至关重要。 #### 安装依赖库 首先需安装必要的 Python 库来支持项目运行： ```bash pip install langchain ollama gradio torch transformers ``` 这些工具包提供了构建和操作深度学习应用所需的功能集[^2]。 #### 加载预训练模型 通过 `transformers` 库加载预先训练好的 DeepSeek R1 模型实例: ```python from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer model_name = "path_to_deepseek_r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) ``` 此部分代码初始化了一个用于问答系统的特定版本的 DeepSeek R1 模型及其配套分词器。 #### 构建应用程序接口 利用 Gradio 创建直观易用的应用界面，使用户能够轻松提交查询请求并与之交互: ```python import gradio as gr def predict(question): inputs = tokenizer.encode_plus(question, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) answer_start_scores, answer_end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits start_idx = torch.argmax(answer_start_scores) end_idx = torch.argmax(answer_end_scores) + 1 answer_tokens = inputs["input_ids"][0][start_idx:end_idx] return tokenizer.decode(answer_tokens) iface = gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Textbox(), outputs="text", title="DeepSeek QA System") iface.launch() ``` 上述脚本定义了一个简单的函数 `predict()` 来处理输入问题并通过调用模型获得答案；随后创建了一个 Gradio 接口对象 `iface` 并启动服务。 #### 整合 LangChain 工具链 最后，借助 LangChain 实现更复杂的数据流管理和优化检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG): ```python from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings() # 或者其他嵌入方式 vectorstore = FAISS.load_local("faiss_index") # 假设已有索引文件 qa_chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_llm( llm=model, retriever=vectorstore.as_retriever(), question_generator=None # 如果不需要额外的问题生成逻辑可以省略此项 ) response = qa_chain({"question": user_question}) print(response['answer']) ``` 这段代码展示了如何设置一个带有来源追踪功能的问答链条，并将其连接到之前准备好的向量数据库上以提高效率和准确性。