python+deepseek本地部署

### 如何在本地环境中使用 Python 部署 DeepSeek 模型或服务 要在本地环境部署 DeepSeek 的 R1 模型，需遵循特定的安装流程以及配置方法。以下是详细的说明： #### 准备工作 确保已安装必要的依赖项和工具包。通常情况下，推荐在一个虚拟环境中运行项目以隔离依赖关系[^1]。 ```bash python -m venv deepseek_env source deepseek_env/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 安装 DeepSeek 所需库 DeepSeek 提供了官方支持的 Python 库来简化模型加载与推理过程。通过 `pip` 命令可以轻松完成安装。 ```bash pip install deepseek ``` 如果需要 GPU 支持，则还需额外安装 CUDA 和 cuDNN 并验证其兼容性。例如，在 NVIDIA 设备上可执行如下命令以启用 GPU 加速功能: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` #### 下载预训练模型权重文件 访问 Hugging Face 或其他指定存储位置下载对应版本的 DeepSeek-R1 权重文件并保存至目标目录下。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "path/to/deepseek-r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 构建 API 接口用于外部请求处理 创建 Flask 或 FastAPI 作为 Web Service 层面暴露给客户端调用接口。 ##### 使用 FastAPI 实现简单示例 下面展示了一个基于 FastAPI 的 RESTful API 示例程序结构: ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from typing import List import torch app = FastAPI() class InputText(BaseModel): text: str @app.post("/generate/") async def generate_text(input_data: InputText): input_ids = tokenizer.encode(input_data.text, return_tensors="pt").to(device) output_sequences = model.generate( input_ids=input_ids, max_length=50, temperature=0.7, top_p=0.9, num_return_sequences=3 ) generated_texts = [] for sequence in output_sequences: decoded_sequence = tokenizer.decode(sequence, skip_special_tokens=True) generated_texts.append(decoded_sequence) return {"generated_texts": generated_texts} ``` 启动此脚本之后即可监听 HTTP 请求并通过 POST 方法传递输入字符串获取生成结果. #### 测试部署效果 利用 curl 工具或者 Postman 发送 JSON 数据测试上述端点是否正常返回预期答案。 ```bash curl -X 'POST' \ 'http://localhost:8000/generate/' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"text":"Once upon a time"}' ``` ---