在前一篇文章Deploying DeepSeek-R1 Locally with a Custom RAG Knowledge Data Base中，我们详细介绍了如何在配备RTX3060的台式机上，使用定制的RAG知识数据库在本地部署DeepSeek-R1:7b的步骤。一旦LLM deepseek-r1:7b在本地配备GPU的计算机上运行，一个新的挑战就出现了：我们只能在GPU计算机上使用LLM服务，如果我想从局域网中的其他设备使用它该怎么办？是否可以从移动设备访问它，或者与同一网络中的其他计算机共享此服务？默认情况下，Ollama仅将其API开放给localhost，这意味着局域网中的外部设备无法轻松地与模型交互。更改配置以完全公开API可能会解决连接问题，但同时也消除了限制潜在风险操作（例如创建完整的对话链）的保护措施。用户需要一个受控的界面，该界面可以：

• 限制仅访问必要的功能（例如，发送问题和接收响应）。

• 为移动设备提供直观的基于Web的界面。

• 支持通过受控访问进行编程API调用。

• 充当连接到多个GPU服务器和不同DeepSeek LLM版本的中央枢纽。

# Created:     2025/02/28
# version:     v_0.0.1
# Copyright:   Copyright (c) 2025 LiuYuancheng
# License:     MIT License

介绍

本文概述了 Flask 包装器，探讨了实际用例场景，并解释了如何配置Ollama以公开LLM API调用的服务。我们将探讨一个简单的基于Python-Flask的Web包装器如何充当本地LLM服务（deepseek-r1）和LAN用户之间的受控“桥梁”，并满足以下五个请求：

• 连接子网内运行不同DeepSeek LLM版本的多个本地GPU服务器。

• 限制或过滤LAN用户的Ollama API访问。

• 启用LLM响应的远程测试和性能比较。

• 提供对专用/微调模型的受控访问，而无需暴露服务器凭据。

• 通过在模型提交之前修改用户查询来促进提示工程。

通过实现此Web包装器，用户可以通过用户友好的界面安全，受控地访问DeepSeek-R1模型，该界面适用于基于Web的交互和编程交互。

DeepSeek Flask Web 包装器简介

此应用程序为远程访问在不同GPU上运行的多个LLM模型（使用Ollama托管模型）提供了一个用户友好的界面。该聊天机器人旨在用于以下目的：

• 测试GPU托管的Ollama LLM实例的功能。

• 允许共享访问专用LLM（微调或RAG嵌入），而无需直接SSH访问。

• 比较不同LLM模型（例如DeepSeek R1-1.5B和DeepSeek R1-7B）对同一查询的响应的性能。

工作流程非常简单：

User → Web Wrapper (Port 5000) → Ollama API (Port 11434, localhost-only/remote) → Response  

聊天机器人Web UI如下所示：

Figure-02: Flask Deepseek service wrapper web chat bot UI , version v_0.0.1 (2025)

用户可以通过基于Web的UI与聊天机器人进行交互，该UI在导航栏中包含一个模型选择下拉列表。移动设备（手机）视图如下所示：

Figure-03: Flask Deepseek service wrapper web chat bot UI on Iphone , version v_0.0.1 (2025)

远程程序API函数调用（Http GET）如下所示：

resp = requests.get("http://127.0.0.1:5000/getResp", json={'model':'localhost-DS1.5b', 'message':"who are you"})
print(resp.content)

Program source repo: https://github.com/LiuYuancheng/Deepseek_Local_LATA/tree/main/Testing/1_Simple_Flask_Deepseek_ChatBot

在LAN中公开Ollama服务API

使用Web包装器，您可以安全地将Ollama服务公开给LAN用户。包装器充当中间人，而不是直接修改Ollama的配置（这将公开所有API函数）。

例如，通过包装器的典型API请求可能如下所示：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek-r1:1.5b", "prompt": "Why is the sky blue?"}'

这种受控的访问确保了用户可以发送问题并接收答案，但是我们没有能力修改内部系统状态或访问日志和调试详细信息，并且如果您使用手机或Ipad等移动设备，这些设备不容易创建命令行，则使用Ollama服务器将很不方便。

要为不同的OS配置Ollama服务器，

在Mac上设置环境变量

如果Ollama作为macOS应用程序运行，则应使用launchctl设置环境变量：

1. 对于每个环境变量，调用launchctl setenv。

launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0:11434"

1. 重新启动Ollama应用程序。

在Linux上设置环境变量

如果Ollama作为systemd服务运行，则应使用systemctl设置环境变量：

1. 通过调用systemctl edit ollama.service来编辑systemd服务。这将打开一个编辑器。

2. 对于每个环境变量，在[Service]部分下添加一行Environment：

   [Service]
   Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

3. 保存并退出。

4. 重新加载systemd并重新启动Ollama：

   systemctl daemon-reload
   systemctl restart ollama

在Windows上设置环境变量

在Windows上，Ollama继承您的用户和系统环境变量。

1. 首先，通过单击任务栏中的Ollama来退出Ollama。

2. 启动“设置”（Windows 11）或“控制面板”（Windows 10）应用程序，然后搜索环境变量。

3. 单击编辑帐户的环境变量。

4. 为您的用户帐户编辑或创建一个新的OLLAMA_HOST变量，将其值设置为0.0.0.0

5. 单击“确定/应用”以保存。

6. 从Windows“开始”菜单启动Ollama应用程序。

Reference : https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md#how-do-i-configure-ollama-server

Flask Web包装器允许您：

• 仅在端口5000上公开必要的API端点（例如，发送问题和接收答案）。

• 防止直接访问Ollama API的敏感部分。

• 提供可从网络上任何设备（包括移动设备）访问的干净Web界面。

• 为同一LAN中计算机上运行的其他程序提供有限的http API。

用例场景02：基于用户专业知识的自定义查询处理

问题：不同的用户具有不同的专业知识水平。例如，初学者可能需要对冒泡排序之类的算法进行简化的解释，而专家可能需要详细的技术示例。

包装器可以拦截用户查询，并在将查询发送到LLM之前附加特定于上下文的提示。例如：

• 初学者查询：系统将“什么是冒泡排序？”修改为“我是排序算法的新手。什么是冒泡排序？”

• 高级查询：它将问题转换为“我是一位专家，需要一个Python示例。什么是冒泡排序？”

这种动态提示工程可以根据用户的需求定制响应。

用例场景03：多GPU服务器和模型比较

问题：在具有多个运行各种DeepSeek LLM模型（例如DeepSeek R1-1.5B，DeepSeek R1-7B和DeepSeek Coder V2）的GPU服务器的环境中，当单独管理这些模型时，比较这些模型的性能和响应可能具有挑战性。

包装器解决方案和工作流程图如下所示：

Web包装器充当中央枢纽，可以：

• 连接到多个本地GPU服务器。

• 提供一个下拉菜单来选择不同的模型。

• 允许用户将相同的查询发送到多个模型，以便轻松进行性能和响应比较。

• 提供受控且一致的界面，而与底层服务器无关。

用例场景04：GPU负载平衡和请求监控

问题：

在多GPU集群中，有效地管理来自不同用户或节点IP地址的请求可能具有挑战性。如果没有适当的请求分配，某些GPU可能会过载，而其他GPU仍未得到充分利用。此外，记录请求数据以进行监视和优化至关重要。

包装器解决方案：

Web包装器充当请求管理层，实现队列系统以记录用户查询并将其有效地分配到可用的GPU服务器上。通过动态平衡工作负载，它可以防止单个GPU过载，同时确保最佳的资源利用率。还可以存储请求日志以进行分析，从而使管理员可以跟踪使用模式并提高系统性能。

程序部署和使用

要在本地计算机中安装Ollama并设置deep seek模型，请按照本手册中的“步骤1：在本地计算机上部署DeepSeek-R1模型”进行操作：https://github.com/LiuYuancheng/Deepseek_Local_LATA/blob/main/Articles/1_LocalDeepSeekWithRAG/readme.md

要部署该程序，请按照包装器自述文件中的设置部分进行操作：https://github.com/LiuYuancheng/Deepseek_Local_LATA/blob/main/Testing/1_Simple_Flask_Deepseek_ChatBot/readme.md

然后修改app.py以在包装器程序中添加具有唯一ID的GPU服务器（Ollama服务）详细信息：

OllamaHosts[] = {'ip': , 'model': }

执行以下命令以启动聊天机器人：

python app.py

在http://127.0.0.1:5000/或http://:5000/访问Web UI，然后从下拉菜单中选择所需的模型。

API请求：对于程序使用，请使用python request lib发送http GET请求以获取响应：

requests.get("http://127.0.0.1:5000/getResp", json={'model':'localhost-DS1.5b', 'message':"who are you"})

或者，请参阅requestTest.py以获取更多API使用示例。

结论

一个简单的Flask包装器为本地LLM部署解锁了强大的用例：

1. 安全性：限制Ollama端点的暴露。

2. 可访问性：提供移动友好的界面。

3. 灵活性：启用提示工程，多模型测试和负载平衡。

简单的Flask Web包装器是与LAN用户安全有效地共享DeepSeek-R1模型服务的强大解决方案。通过弥合本地Ollama API和外部设备之间的差距，该包装器可确保服务保持可访问但受控。无论您是希望提供简化的移动界面，保护敏感的API端点还是比较多个LLM模型，此方法都可以解决常见的挑战并增强本地DeepSeek部署的可用性。

参考

• https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

• https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md#how-do-i-configure-ollama-server

• Project GitHub Repo Link: https://github.com/LiuYuancheng/Deepseek_Local_LATA/tree/main/Testing/1_Simple_Flask_Deepseek_ChatBot

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