本文详细介绍了如何将DeepSeek模型本地部署并与前端集成。主要内容包括：1) 通过Ollama工具部署DeepSeek模型，提供1.5B到671B不同参数规模的版本选择；2) 构建基于Java的后端服务，实现单轮/多轮对话、流式传输等功能；3) 开发Vue.js前端界面，支持实时打字效果、历史记录管理等交互功能；4) 完整的数据流转流程设计，包括普通对话和流式对话两种模式；5) 系统安全控制方

这是我引入的库，各位看官可以直接复制代码到pycharm中直接安装，当然还要事先安装好PyTorch，这个我也遇到了各种各样的问题，也无法完全展示，就请劳烦观看其他作者文章了。，导致既没有GPU、电脑性能又差的我跑了足足一个半小时，话不多说，直接放完整代码了。还要注意一件事，因为我是自己训练的数据集，但电脑又是笔记本，这里就有区别了，先放个视频展示效果，以免浪费各位看官时间又没有达到预期效果。

多层神经网络的具体架构称为前馈网络，因为在输人层和输出层之间的连续层中，数据一直向前馈送。左边的为最大池化，他先将4*4的矩阵分成4个2*2的矩阵，然后在每个矩阵中选择一个最大的数进行保留，从而生成了一个新的2*2的矩阵，右边的为平均池化，他同样分成了4个2*2的矩阵，但这里是求出了平均数经行保留，从而生成了一个新的2*2的矩阵。上面的是一个神经网络，下面的是卷积神经网络（LeNet）的标准模型结