mac版本 DeepSeek-R1大模型接入WPS
时间: 2025-03-03 07:22:49 AIGC 浏览: 156
### 如何在Mac版WPS中集成DeepSeek-R1大模型
为了实现在Mac版本的WPS中接入DeepSeek-R1大模型,需遵循特定流程来完成本地部署以及与WPS办公软件的集成。以下是详细的指导说明:
#### 准备工作
确保操作系统满足最低要求:macOS 11及以上版本[^3]。
#### 安装Ollama及其他依赖项
按照官方文档指示安装Ollama及其所需组件,这一步骤对于成功运行DeepSeek-R1至关重要[^2]。
#### 下载并配置DeepSeek-R1模型
获取适用于Mac系统的DeepSeek-R1模型文件,注意检查磁盘空间是否充足,因为该模型占用存储范围广泛,从最小1.1GB至最大671GB不等。
#### 创建API接口服务
为了让WPS能够调用DeepSeek-R1的功能,建议搭建RESTful API服务器作为中介层。此服务器负责接收来自WPS插件的数据请求,并转发给已部署好的DeepSeek-R1实例处理后再返回结果。Python Flask框架是一个不错的选择用于快速构建此类轻量级Web应用。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
app = Flask(__name__)
@app.route('/process', methods=['POST'])
def process():
data = request.get_json()
input_text = data['text']
# 调用 DeepSeek-R1 处理命令 (假设通过 CLI 方式交互)
result = subprocess.run(['path/to/deepseek-r1-cli', '--input', input_text], capture_output=True, text=True)
response_data = {
'output': result.stdout.strip(),
'error': result.stderr.strip() if result.returncode != 0 else None,
}
return jsonify(response_data)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='localhost', port=5000)
```
#### 开发WPS插件并与API对接
利用WPS提供的开发者工具创建一个新的宏脚本或加载项,在其中编写逻辑以向先前建立的服务端发送HTTP POST请求携带待分析文本片段,解析响应后展示预测结果于界面上供用户查看编辑。
#### 测试验证
最后进行全面测试确认整个链路正常运作,包括但不限于输入输出准确性校验、异常情况下的容错能力评估等方面的工作。
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