AI客服-接入deepseek大模型到微信（本地部署deepseek集成微信自动收发消息）

1.本地部署

1.1 ollama

Ollama软件通过其高度优化的推理引擎和先进的内存管理机制，显著提升了大型语言模型在本地设备上的运行效率。其核心采用了量化技术（Quantization）以降低模型的计算复杂度和存储需求，同时结合 张量并行计算（Tensor Parallelism）和混合精度计算（Mixed Precision Computing） ，在FP16、INT8等低精度格式下实现高效的数值运算，从而大幅减少显存占用并加速推理过程。此外，Ollama支持动态批处理（Dynamic Batching）和分布式推理（Distributed Inference） ，能够根据输入请求动态调整资源分配，并通过多GPU或节点间的高效通信协议（如NCCL）实现弹性扩展，突破单机硬件限制。为确保兼容性，Ollama内置了对主流框架（如PyTorch、TensorFlow）的支持，并通过ONNX Runtime 和TensorRT进一步优化模型性能，同时提供灵活的API接口和模块化设计，允许用户进行自定义微调（Fine-tuning）和Prompt工程，满足多样化应用场景需求。

1.1.1 下载安装

https://ollama.com/download
双击打开安装，ollama默认只能安装在C盘，占用：4.6G 空间。

C:\用户\用户名称\AppData\Local\Programs\Ollama

我的电脑中安装目录：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Ollama

1.1.2 环境变量

默认ollama去下载部署deepseek模型时，会放在C盘 C:\Users\Administrator\.ollama\models文件夹中。修改环境变量，可以让后续模型下载到其他盘符。

OLLAMA_MODELS D:\ollama\models

配置好之后，ollama重启 或 重启电脑 让环境变量生效。

1.2 deepseek部署

https://ollama.com/library/deepseek-r1

根据自己电脑配置部署模型规模

模型规模	硬盘	显存需求	内存	显卡要求
1.5B	1.1 GB	~2-3 GB	~4-6 GB	单卡（RTX 3060/3090/4090）
7B	4.7 GB	~8-12 GB	~16-24 GB	单卡（RTX 3090/4090/A100）
8B	4.9 GB	~9-13 GB	~18-26 GB	单卡（RTX 3090/4090/A100）
14B	9.0 GB	~16-20 GB	~32-40 GB	单卡（A100 40GB）
32B	20 GB	~35-45 GB	~70-90 GB	单卡（A100 80GB）或多卡并行
70B	43 GB	~75-90 GB	~150-180 GB	多卡（A100/H100 + NVLink）
671B	404 GB	~700-900 GB	~1.4-1.8 TB	多卡集群（A100/H100 + NVLink）

执行命令本地部署：

python 复制代码

ollama run deepseek-r1:1.5b

2.deepseek调用

ollama中的服务可以用两种方式启动，默认监听本机localhost 和端口11434

在终端执行命令： ollama serve
找到ollama图标，点击运行

2.1 终端调用

python 复制代码

C:\Users\Administrator>ollama list
NAME                ID              SIZE      MODIFIED       
deepseek-r1:1.5b    a42b25d8c10a    1.1 GB    4 hours ago
C:\Users\Administrator>ollama run deepseek-r1:1.5b
>>> 
>>> 学习python的路径？
<think>
好吧，我现在要学习Python了。我对它还不是很了解，所以得一步一步来。首先，我应该确定我的学习目标是什么。可能是从基础开始，比如语     
法和基本概念，然后逐步深入到更高级的内容。
...
>>> /bye

2.2 API调用

对话相关的API有两个：

/api/generate，用于一次性生成特定文本的场景。
/api/chat，针对多轮对话上下文生成的回复消息。

接下来，结合案例来使用API来调用，需要安装Python环境和 requests 模块。

示例：/api/generate

该 API 主要用于基于给定的提示信息生成文本内容。它适用于一次性生成特定文本的场景，不涉及对话上下文的维护.

请求参数
	model：要使用的模型名称，例如 `deepseek-r1:1.5b`。
    prompt：提示信息，即向模型提供的输入文本，模型会根据该提示生成相应的内容。
	可选参数：还可以包含其他参数来控制生成的行为，
    	如 `temperature`（控制生成文本的随机性，值越大越随机）、`max_tokens`（限制生成文本的最大令牌数）等。

示例请求体
    {
        "model": "llama2",
        "prompt": "写一首关于春天的诗",
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 200
    }

python 复制代码

import requests

res = requests.post(
    url="http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "prompt": "写一首关于春天的诗",
        "stream": False
    }
)

data_dict = res.json()
print(data_dict)

示例：/api/chat

bash 复制代码

用于模拟对话交互，它会维护对话的上下文，使得模型能够根据之前的对话内容生成合适的回复，实现更自然、连贯的对话效果。

请求参数
    model：要使用的模型名称。
    messages：一个包含对话消息的列表，每个消息对象包含 role（角色，如 user 表示用户消息，assistant 表示模型回复）和 content（消息内容）。
    同样可以包含可选参数来控制生成行为。

示例请求体
	{
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "messages": [
            {"role": "user","content": "你好"}
        ],
        "temperature": 0.8
    }

python 复制代码

import requests

res = requests.post(
    url="http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ],
        "stream": False
    }
)
data_dict = res.json()
print(data_dict)

可以将对话保存下来，生成对话：

python 复制代码

import requests

message_list = []

while True:
    text = input("请输入：")

    user_dict = {"role": "user", "content": text}
    message_list.append(user_dict)

    res = requests.post(
        url="http://localhost:11434/api/chat",
        json={
            "model": "deepseek-r1:1.5b",
            "messages": message_list,
            "stream": False
        }
    )
    data_dict = res.json()
    res_msg_dict = data_dict['message']
    print(res_msg_dict)

    message_list.append(res_msg_dict)

2.3 网页交互

搭建一个网站，在内部进行访问使用。

第1步：电脑安装nodejs

https://nodejs.org/zh-cn/download

第2步：下载网站源码

https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite

下载并解压至任意目录。例如：F:\ollama-webui-lite-main 【不要有中文路径】

第3步：安装依赖并启动网站

打开CMD终端进入项目目录并执行相关命令。

python 复制代码

C:\Users\Administrator>F:
F:\>cd F:\ollama-webui-lite-main
F:\ollama-webui-lite-main>
F:\ollama-webui-lite-main>npm ci
F:\ollama-webui-lite-main>npm run dev --  --port=9001

访问网站：http://localhost:9001/

3.微信收发信息

wxauto 是一个基于UIAutomation开发的用于实现微信自动化得库。

消息发送：支持发送文字、图片、文件、@群好友、引用消息等功能

聊天记录：可获取好友的聊天记录内容

监听消息：实时获取指定监听好友（群）的新消息

所用开发环境：Python 3.12.6 + PC微信 3.9.12（目前最新）

实现原理：在电脑安装PC微信，基于wxauto自动控制微信界面来实现收发消息等功能。

安装wxauto

python 复制代码

pip install wxauto==3.9.11.17.5

发消息

python 复制代码

from wxauto import WeChat
wx = WeChat()
wx.SendMsg(msg="你好呀", who="xxx_888")  # 指定人/群发消息

# wx.SendMsg(msg="你好呀", who="群名", at=["张三","张开"])   # 群消息+@指定人
# wx.SendMsg(filepath="F:\xxx.png", who="用户或群") 
# wx.SendMsg(filepath=["文件A","文件B","F:\xxx.png"], who="用户或群")

收消息（所有）

python 复制代码

from wxauto import WeChat

wx = WeChat()

while True:
    # 等待接受收到的最新消息
    
    # {"用户昵称A":[消息对象1,消息对象2,消息对象3], "用户昵称B":[消息对象1,消息对象2,消息对象3], }
    msg_dict = wx.GetNextNewMessage()

    for username, msg_list in msg_dict.items():
        print("昵称：", username)

        # [消息对象1, 消息对象2, 消息对象3]
        for msg in msg_list:
            print("\t消息", msg.type, msg.content)

收消息（指定用户）

python 复制代码

from wxauto import WeChat
wx = WeChat()

wx.AddListenChat(who="运营")
wx.AddListenChat(who="xxx_888")

while True:
    # { "用户A聊天窗口":[消息对象1,消息对象2,消息对象3],  "用户B聊天窗口":[消息对象1,消息对象2,消息对象3]}
    listen_dict = wx.GetListenMessage()
    for chat_win,message_list in listen_dict.items():
        
        # 用户或群名
        chat_user = chat_win.who
        
        # [消息对象1,消息对象2,消息对象3]
        for msg in message_list:
			if msg.type != "friend":
				continue
            print(chat_user, msg.content)
        
        # 回复消息
        # chat_win.SendMsg("回复的内容")
        
    time.sleep(5)

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