前言

最近DeepSeek非常火，不过我对本地部署更敢兴趣。本地部署意味着个人开发者也可以在游戏内放置一个语言大模型，甚至于用本地模型控制游戏内容，这是很颠覆性的概念，不过现在还处于模糊期。

本篇文章简单说说DeepSeekR1模型的本地部署和在Unity（C#）中进行调用，顺便再讲一讲关于RESTfulAPI的知识。

RESTful API

这是一个前置条件，但是不是今天的重点，所以就简单讲讲概念和使用方法吧。

RESTful API是什么？

RESTfulAPI本质上是一种API，其遵循REST架构风格设计，用户可以通过标准的HTTP方法与其（服务器）进行交互。

为啥要讲这玩意？

本文的本地部署方式是通过ollama，ollama本身是一个模型语言运行平台，但其提供了一套RESTful API，用户可以通过这套API来与不同模型进行交互，因此了解这玩意是了解这玩意是前置条件。

Ollama的API文档（GitHub）

点击这里

DeepSeek

视频操作可以参考

部署步骤

1. 进入Ollama官网（这蓝字是超链接）下载并安装

2. 打开CMD输入ollama查看是否安装成功

3. 安装DeepSeek模型，选择适合的版本安装

常见问题

• 如何运行ollama

可以通过点击Ollama应用或者CMD中输入ollama serve运行

• 如何关闭ollama

任务管理器搜ollama直接关掉

• 如何选择版本

推荐7b及以上，1.5b基本是不可用状态，把b改为g就是显存要求

Csharp中使用

在Unity中使用其实就是在Cs中使用，所以这里就重点说说在Cs中使用。

原理

上文说到，ollama本身提供了一套API用于交互，于是我们可以通过HTTP协议与ollama通信，从而调用模型。因此在Cs中，我们只需要通过POST请求就可以通信了，具体API文档请参考。

非流式传输

以下是一个Cs控制台示例：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();
    private static readonly string ollamaApiUrl = "http://localhost:11434/api/chat"; // Ollama 默认地址
    private static List<object> chatHistory = new List<object>(); // 用于存储上下文

    static async Task Main()
    {
        Console.WriteLine("Chat with Cat7B. Type 'exit' to quit.");

        while (true)
        {
            Console.Write("You: ");
            string userInput = Console.ReadLine();
            if (userInput?.ToLower() == "exit")
                break;

            string response = await SendMessageToOllama(userInput);
            Console.WriteLine($"Ollama: {response}");
        }
    }

    private static async Task<string> SendMessageToOllama(string message)
    {
        // 记录对话上下文
        chatHistory.Add(new { role = "user", content = message });

        var requestBody = new
        {
            model = "Cat", // 你的模型名称
            messages = chatHistory,
            stream = false // 关闭流式返回，直接获取完整响应
        };

        string jsonContent = JsonSerializer.Serialize(requestBody);
        var response = await httpClient.PostAsync(ollamaApiUrl, new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"));

        if (!response.IsSuccessStatusCode)
        {
            return $"Error: {response.StatusCode}";
        }
        var responseString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        using var doc = JsonDocument.Parse(responseString);
        string reply = doc.RootElement.GetProperty("message").GetProperty("content").GetString();
        // 记录模型的回复
        chatHistory.Add(new { role = "assistant", content = reply });
        return reply;
    }
}