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一、ollama安装

      本文以linux安装为例(服务器主机ip：192.168.109.210)

1、自动安装(方式一)

   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2、手动安装(方式二)

 (1)下载二进制文件

curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz

  (2)解压安装包

tar -C /usr  -xzf ollama-linux-amd64.tgz

   (3)启动ollama

          配置环境变量，默认ollama服务只能本机访问，可通过配置开放HOST，指定ip访问

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
export PATH=$OLLAMA_HOST:$PATH

           启动服务

 nohup  ollama  serve  >> /var/logs/ollama.log  2>&1 &

          查看启动日志

tail  -f  /var/logs/ollama.log

  (4)验证服务

ollama -v

       至此ollama服务安装完成。防火墙开放11434端口：

firewall-cmd --zone=public --add-port=011434/tcp --permanent
firewall-cmd  --reload

       浏览器访问http://192.168.109.210:11434

3、加入systemd自启服务

touch  /etc/systemd/system/ollama.service

 [Unit]Description=Ollama ServiceAfter=network-online.target[Service]ExecStart=/usr/bin/ollama serveUser=ollamaGroup=ollamaRestart=always[Install]WantedBy=multi-user.target

systemctl daemon-reload
systemctl enable ollama

        此步骤不是必选项，仅为方便启动服务。 

  4、win环境安装（附录）

      由于win安装坑太多，ollama默认将程序安装到c盘，将部署的大模型也下载到c盘，会造成c盘体积暴增，为了避坑。这里也附带记录一下。

      安装指令cmd窗口，将ollama安装到指定的盘符目录下

OllamaSetup   /DIR=D:\software\ollama

       配置ollama的model环境变量 

 OLLAMA_MODELS =D:\software\ollama\models

二、deepseek部署

1、部署deepseek

        访问官网查看安装指令https://ollama.com/library，由于笔记本硬件资源限制，此次选择安装8b的model。

   

ollama run deepseek-r1:8b

          出现success表明本地大模型部署成功。接下来可以向大模型提问题了：

         这种命令行窗口对于非开发人员使用显然很不友好，要是有个可视化的页面就完美了，当然，这种调用ui应用实在是太多了

       此次选择open-webui 

2、安装 open-webui

       Open WebUI是由python开发的一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管WebUI，它支持各种LLM运行程序，包括Ollama和OpenAi兼容的API。直接使用docker安装即可：

docker run   \
-d --name open-webui  -p 3000:8080  \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway  \
-e OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.109.210:11434 \
-v /home/wucf/open-webui/data:/app/backend/data  \
--restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main  \

         访问192.168.109.210:3000即可

        刚才在服务器上部署的deepseek 可以正常在ui 页面上加载

三、spring boot集成deepseek

       市面目前调用大模型api的框架以python居多，java能用的脚手架不多，现在比较成熟的有langchain4j，spring官方的spring-ai。本次以spring-boot整合deepseek的api调用为例

1、springboot版本

plugins {id 'java'id 'org.springframework.boot' version '3.3.3'id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.5'
}

2、大模型依赖

     gradle配置以下依赖

    // ollama依赖implementation group: 'io.springboot.ai', name: 'spring-ai-ollama-spring-boot-starter', version: '1.0.3'//spring-ai依赖implementation group: 'org.springframework.ai', name: 'spring-ai-bom', version: '1.0.0-M6', ext: 'pom'// deepseek整合implementation group: 'io.github.pig-mesh.ai', name: 'deepseek-spring-boot-starter', version: '1.4.5'

3、deepseek配置

deepseek:api-key: 官网申请填写至此#base-url: https://api.deepseek.com/v1#model: deepseek-chatbase-url: http:192.168.109.210:11434/v1model: deepseek-r1:8b

4、接口编写

    @GetMapping("/ai/ds/chat")public String  chatDeepSeek(String prompt){ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder().addUserMessage(prompt).build();ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request).execute();return response.content();}

        访问本地接口：http://127.0.0.1:8006/api/ai/ds/chat

        至此就可以为前端提供访问大模型的接口，定制化的开发知识库。