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python如何调用本地部署的模型

Python调用本地部署的模型可以通过多种方式实现。使用langchain库和ollama软件首先，需要安装langchain库，并确保已在本地电脑部署了一个大模型，例如通过下载并安装ollama软件。接着，在Python代码中引入ollama类，创建一个对象。使用该对象的invoke方法传入问题，即可得到模型的

本地部署的大模型可以通过Python代码进行调用，具体方法取决于所使用的大模型和框架。以下是一些常见的调用方法：使用LangChain框架与本地大模型交互配置API地址和模型名称：首先，需要配置本地大模型服务的API地址和模型名称，以便LangChain框架能够正确连接到模型。

在个人笔记本电脑上傻瓜式部署DeepSeek并使用Python调用本地模型，可以按照以下步骤操作：安装Ollama 进入Ollama官网，下载并安装与操作系统（如Windows）对应的版本。使用Ollama安装DeepSeek 按下Win+R，输入cmd打开命令提示符窗口。

Langchain-Chatchat安装使用

在Windows系统上部署Langchain Chatchat的步骤如下：环境配置Python版本要求：确保已安装Python 8 - 11版本（推荐使用Python 11）。可通过命令行输入python --version检查版本。

本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。

LangchainChatchat的安装使用步骤如下：安装准备硬件配置：确保处理器、内存、显卡和硬盘等硬件配置满足需求，为模型运行速度和流畅体验预留足够的资源，同时为Embedding模型和历史记录预留额外显存空间。操作系统：推荐使用Ubuntu 204 LTS操作系统，并确保CUDA、Cuda驱动和Python版本的兼容性。

部署LangchainChatchat的要点和小记如下：基本部署流程：通过git clone命令下载LangchainChatchat的仓库代码。下载所需的LLM模型文件和Embedding模型。在配置文件中修改LLM模型和embedding模型的路径。使用conda创建并激活虚拟环境，安装并更新所需的库。模型服务启动：执行server/llm_api.py脚本启动LLM模型服务。

原因：当前版本 LangChain-Chatchat 不支持 MoE（Mixture of Experts）架构模型。解决：暂无法使用此类模型，需等待官方更新或切换至普通架构模型（如 Qwen5-8B）。