近期 DeepSeek 的大火，肯定是科技圈最热的话题了，火到什么程度呢？
这么说吧，我朋友圈已经出现了很多贩卖课程的了，动不动就是教你如何在本地部署大模型，在本地实现知识库，在本地搭建工作流等等等等。
那么今天我们将从零开始，在 Node 环境下实现一个类似 DeepSeek 的大模型。
1. 安装 NodeJS
首先访问 NodeJS 官网：nodejs.org/ 下载适合本地操作系统的 NodeJS 安装包，安装完成之后，在命令行中输入以下命令：
node -v
如果输出版本号，则说明安装成功。
2. 流程和设计
在我们开始着手开发前，我们需要先梳理一下整体的流程：
sequenceDiagram
用户->>终端: 使用readline输入问题
终端-->>大模型: 获取问题并转发给模型
大模型-->>大模型: 大模型内部思考和推理
大模型--)终端: 响应答案给终端
终端-)用户: 通过Console.log输出给用户
有了这个流程，我们可以知道，在终端中输入可能会用到 NodeJS 下的 readline 模块:
2.1 添加依赖
npm install readline
2.2 创建一个简单的交互式命令行应用程序
我们创建一个 deepseek.js 文件，作为整个大模型的入口文件。
接下来，我们可以开始着手编写代码了。
首先是输出一个欢迎信息：
console.log("欢迎使用DeepSeek大模型！");
2.3 获取用户输入
我们使用 readline 模块来获取用户输入的内容，首先我们引入这个模块：
const readline = require("readline");
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout,
});
接下来我们封装一个支持 await/async 的获取用户输入的方法：
function getInputMessage() {
return new Promise((resolve) => {
rl.question(":> ", (answer) => {
resolve(answer);
});
});
}
接下来我们就可以使用 await getInputMessage() 来获取用户输入的内容了。
2.4 编写入口代码
为了接下来可以写 await 关键字，我们继续添加一个 main 方法：
const readline = require("readline");
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout,
});
function getInputMessage() {
return new Promise((resolve) => {
rl.question(":> ", (answer) => {
resolve(answer);
});
});
}
async function main() {
// 我们即将编写 deepseek 大模型核心代码的区域
}
main()
3. 思考和推理
为了实现和 DeepSeek 的核心功能，我们也需要在思考过程中输出 思考中... 的提示信息，这样用户就可以知道大模型正在思考中。提高了大模型的用户体验。
首先，我们需要先获取用户输出的内容，然后进入思考和推理的过程，然后输出结果：
async function main() {
// 我们即将编写 deepseek 大模型核心代码的区域
const message = await getInputMessage();
// 这里我们已经获取到了用户输入的内容，接下来进入思考和推理的过程
console.log("思考中...")
}
4. 生成答案
我们进入了思考过程中后，接下来就应该是大模型响应了。
下面是我们使用 NodeJS 来运行手动实现 DeepSeek :：
5. 完整代码
const readline = require("readline");
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout,
});
function getInputMessage() {
return new Promise((resolve) => {
rl.question(":> ", (answer) => {
resolve(answer);
});
});
}
async function main() {
// 我们即将编写 deepseek 大模型核心代码的区域
const message = await getInputMessage();
// 这里我们已经获取到了用户输入的内容，接下来进入思考和推理的过程
console.log("思考中...")
setTimeout(() => {
console.log("\n服务器繁忙，请稍后再试。")
rl.close()
},3000)
}
main()
6. 总结
通过本文的示例代码，相信你已经可以轻松的在 NodeJS 环境下实现一个类似 DeepSeek 的大模型了。
手动狗头:)))
祝各位周末愉快，再见～
Just for fun~
