技术博客

本文详细介绍如何在本地机器私有化部署DeepSeek并将其与SpringBoot集成，同时提供支持语音和图片功能的UI界面使用教程。基于Ollama开源框架v0.5.8-rc102版本，用户可轻松在本地环境中部署大型语言模型（LLM）。安装流程简便：下载Ollama安装包后直接点击安装（默认C盘，需确保10G以上空间），通过命令提示符输入'ollama'验证安装成功，并配置环境变量'OLLAMA_MODELS'为'D:\ollama\models'以管理模型。

本文旨在指导读者如何在本地环境中搭建人工智能（AI）服务，特别是通过使用Ollama框架来运行大型语言模型（LLM）。随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，企业和个人开发者越来越倾向于在本地部署AI服务，以保护数据隐私并提升响应速度。文章详细说明了Ollama的安装、配置过程，以及如何使用Go语言操作这些大型模型。此外，还探讨了如何将Ollama与LobeChat集成，实现AI对话系统的可视化管理，从而构建一个既高效又安全的本地AI对话解决方案。