【前言】
0 p' Q3 F/ ~2 _; y想要实现stm32f769实现对本地模型deepseek的请求，就需要先在本地创建服务。并用python对模型进行请求测试。现在将创建过程分享如下：
0 ^  Y# ~* g# Z' w+ F" F( C

1、安装ollama【教程非常多此处略过】
' Y: {" A$ k) q! _* V2、安装deepseek模型 网址：deepseek-r1:1.5b
( e3 _  |& V1 D3、打开cmd执行：
ollama run deepseek-r1:1.5b
" |1 n* m6 @7 U8 @; V. L4、安装后可以使用localhost:11434打开网页，但是使用网址打来打，会提示打不开网址。按需要添加环境变量：新建系统环境变量：`    `在 系统变量 部分，点击 新建。`    `在 变量名 输入框中，输入 OLLAMA_HOST。`    `在 变量值 输入框中，输入 0.0.0.0，然后点击 确定。

3 @( n0 L$ x( Y: ]! \& g  d# g
5、这样输入网址+11434就可以打开网址了。

7 ~: P- O! o* Z6 j6 A  h- x
, F; U# ?- a$ j0 O4 r6、由于需要网络进行请救，所以编写python程序进行测试，代码如下：
# k/ ]+ [+ a' s: A8 I( \6 q
1 ?# b. r3 o# v
+ b7 J4 w8 H: J/ W9 U! F. R3 O


* I6 Z) U9 d5 q7 ]import requestsimport jsonurl = "http://192.168.3.231:11434/api/generate"headers = {    "Content-Type": "application/json"}data = {    "model": "deepseek-r1:1.5b",    "prompt": "hello"}try:    response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=10)    print("原始响应内容逐行输出：")    # for line in response.text.splitlines():    #     print(line)    if response.status_code == 200:        results = []        for line in response.text.splitlines():            try:                result = json.loads(line)                results.append(result)            except json.JSONDecodeError:                continue        if results:            print("请求成功，解析到的 JSON 对象如下：")            for res in results:                print(res.get("response", "未找到响应内容"))        else:            print("未解析到有效的 JSON 对象。")    else:        print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}，错误信息: {response.text}")except requests.Timeout:    print("请求超时，请检查网络连接或增加超时时间。")except requests.RequestException as e:    print(f"请求发生异常: {e}")
# ^0 i$ A% J9 c

【注意的是】model 在网上的教程都写deepseek，需要写自己自己安装的deepseek-r1:1.5b,可以在自己的电脑上看：

C:\Users\liujianhua>ollama listNAME                ID              SIZE      MODIFIEDdeepseek-r1:1.5b    a42b25d8c10a    1.1 GB    34 minutes ago

执行后，运行测试程序就可以看到请救返回了参数：

1 K5 ]. T( u' ~' ^

这样，我们下一步，就可以通过stm32F769通过http来请求了。