使用langchain连接llama.cpp部署的本地deepseek大模型开发简单的LLM应用

langchain是一个基于python实现的开源LLM开发框架，llama.cpp是一个基于C++框架可以在本地部署大模型并开放服务端接口开放给外部应用使用。

本文结合langchain和llama.cpp，在本地部署轻量级的deepseek大模型，并构建一个简单的链式LLM应用，实现输入问题、回答问题、解析文本。

llama.cpp部署大模型

在huggingface或者modelscope下载模型文件，要求是gguf格式，支持llama.cpp本地加载，这里下载的是一个小尺寸的deepseek模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q2_K.gguf，放在本地model文件夹。

在github下载对应自己操作系统的llama.cpp的预编译版本包，解压后带有bin目录，在里面找到llama-server命令行程序。

执行命令行启动模型服务：

./llama-server -m path/to/model/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q2_K.gguf

启动成功后，llama.cpp加载的deepseek大模型服务默认监听在8080端口，可以打开网页http://localhost:8080/进行聊天验证。

langchain编写LLM应用

在python里安装依赖包：

pip install langchain
pip install langchain-openai

因为llama.cpp大模型服务对外开放了OpenAI风格的api，此处可以使用OpenAI的接口连接本地大模型服务进行交互

代码

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser# connect remote llama.cpp model server to init model
model = ChatOpenAI(model="my_model", base_url="http://127.0.0.1:8080/v1", api_key="EMPTY")
model# create parser and make a chain
parser = StrOutputParser()
chain = model | parser
chain# input message
messages = [HumanMessage(content="北京的旅游景点有哪些")
]
messages# use chain to generate result
response = chain.invoke(messages)
print(response)

输出

<think>
嗯，用户问北京的旅游景点有哪些。首先，我得回想一下北京有哪些著名的旅游景点。我记得有大兴门、天安门、人民公园这些，不过可能还有其他景点，比如天安门、八达门、天山、四合院什么的。然后，我还需要考虑一些比较小的景点，比如小汤圆的地点，或者一些特色景点。接下来，我需要列出这些景点并给出一些推荐。比如大兴门适合喜欢自然风光和历史的游客，天安门适合喜欢历史和文化的人，人民公园适合喜欢休闲的游客。小汤圆、古街巷这些可能会吸引喜欢美食的游客，还有小山公园、和平公园这些适合喜欢自然和历史的游客。然后，我还需要考虑用户的需求，可能他们想去旅游，喜欢自然、历史、美食，或者喜欢休闲。因此，我需要针对不同的用户需求提供不同的建议。例如，喜欢自然的游客，可以选择大兴门和天山；喜欢历史的游客，可以选择八达门；喜欢美食的游客，推荐小汤圆；喜欢休闲的游客，可以选择人民公园。最后，我需要整理这些信息，确保涵盖各个方面，并给出详细的建议，让用户可以根据自己的需求选择合适的景点。
</think>北京的旅游景点众多，涵盖了自然、历史、美食、休闲等多种体验。以下是一些常见的旅游景点推荐：1. **大兴门**：位于北京市 central, 是北京市区的主要景点，适合喜欢自然风光、历史文化和环境的游客。2. **天安门**：位于北京市 capital, 是北京市的主要景点，适合喜欢历史、文化、自然和休闲的游客。3. **人民公园**：位于北京市 capital, 是北京市的主要景点，适合喜欢休闲、自然和历史的游客。4. **八达门**：位于北京市 capital, 是北京的标志性景点，适合喜欢历史、自然和休闲的游客。5. **小汤圆**：位于小汤圆的遗址遗址，适合喜欢美食的游客。6. **古街巷**：包括古街和古巷，是北京历史景点，适合喜欢历史、自然和休闲的游客。7. **小山公园**：位于小山，是北京市的著名景点，适合喜欢自然、历史和休闲的游客。8. **和平公园**：位于北京市 capital, 是北京市的著名景点，适合喜欢自然、历史和休闲的游客。9. **小山公园**：位于小山，是北京市的著名景点，适合喜欢自然、历史和休闲的游客。10. **四合院**：位于四合院，是北京的著名景点，适合喜欢历史和自然的游客。11. **天山**：位于天山，是北京的著名景点，适合喜欢自然和历史的游客。12. **小汤圆**：位于小汤圆的遗址遗址，适合喜欢美食的游客。13. **古街巷**：包括古街和古巷，是北京历史景点，适合喜欢历史、自然和休闲的游客。14. **小汤圆**：位于小汤圆的遗址遗址，适合喜欢美食的游客。15. **古街巷**：包括古街和古巷，是北京历史景点，适合喜欢历史、自然和休闲的游客。

可以看到结合langchain和llama.cpp构建出了一个链式LLM应用，根据指定的输入和流程，经过大模型的智能问答结果解析文本生成输出。（请忽略小尺寸智障AI的回答结果，只是为了演示）