构建一个轻量级的网页界面，实现本地AI对话

随着边缘AI应用的发展，本地运行大语言模型正变得越来越流行。本项目中，我们使用RKLLM在RK3576上部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen，提供兼容OpenAI的API接口，并构建一个轻量级的浏览器WebUI，支持交互式对话。

整个推理过程完全在RK3576本地运行，无需依赖云服务，因此非常适合边缘AI、离线助手和嵌入式应用。

模型部署

步骤1：准备RK3576环境

为简化部署流程，我参考了Seeed Studio提供的reComputer AI Lab官方教程。该教程提供了预构建的Docker镜像和兼容OpenAI的API，可直接在RK3576上本地运行DeepSeek-R1。

安装前，请确保您的RK3576已连接互联网且已安装Docker。

安装Docker：

注意

安装过程中遇到了以下错误：

该问题由设备上的系统日期设置错误引起。更新系统时间并运行 sudo apt update 后，问题得以解决。

步骤2：启动 DeepSeek-R1

官方AI实验室提供了预配置的Docker镜像，部署过程十分简便。

运行以下命令：

容器成功启动后，控制台应显示类似以下内容：

这表示 RKLLM 运行时已成功加载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 模型，并初始化了 RK3576 NPU。

步骤3：验证API

模型加载完成后，验证与OpenAI兼容的API接口。

列出可用模型：

测试推理：

如果所有配置正确，服务器应返回由本地LLM生成的JSON响应。

构建轻量级Web界面

为了方便演示使用，我创建了一个仅基于HTML和JavaScript的轻量级浏览器Web界面。

用户无需反复输入curl命令，只需：

•打开网页

•输入提示文本

•点击发送

•接收来自本地DeepSeek模型的响应

Web界面直接与运行在RK3576上的OpenAI兼容API通信。

核心JavaScript代码通过Fetch API将用户提示发送至本地API：

下方显示了Web界面的交互界面：

结果

整个推理流程均在本地运行：

无需使用云服务，因此该解决方案适用于对隐私敏感的边缘AI应用。

参考

本项目基于Seeed Studio reComputer AI Lab官方教程实施，并在实施过程中完成了额外的故障排查、WebUI开发以及部署验证工作。

本文编译自hackster.io