linux deepseek本地部署
时间: 2025-02-11 15:19:43 浏览: 67
### Linux环境下DeepSeek本地部署教程
#### 环境准备
对于Linux系统的最低硬件需求为CPU（支持AVX2指令集）、16GB内存以及30GB存储空间；而推荐配置则包括NVIDIA GPU（RTX 3090或更高级别）、32GB内存和50GB存储容量[^1]。
操作系统方面，确认当前使用的Linux版本已更新至最新状态并满足上述提及的要求。此外，还需确保安装有Docker环境，因为这将是后续操作的重要组成部分之一。
#### 安装Ollama
针对Linux平台上的ARM架构设备，可以通过wget命令获取适用于该类型的ollama-linux-arm64.tgz文件：
```bash
wget https://ollama.com/download/ollama-linux-arm64.tgz
```
解压下载好的压缩包，并将其移动到合适的位置以便于管理与访问:
```bash
tar zxvf ollama-linux-arm64.tgz -C /usr/local/bin/
```
赋予执行权限给解压后的程序文件夹内的所有项目：
```bash
chmod +x /usr/local/bin/Ollama/*
```
此时应该已经成功完成了Ollama的基础设置工作，在终端输入`ollama --version`来验证是否可以正常调用此工具[^2]。
#### 配置DeepSeek-R1
当Ollama被正确安装之后，下一步就是着手处理DeepSeek本身的设置了。由于官方并未提供直接用于Linux的独立安装包形式，因此建议通过克隆GitHub仓库的方式获得最新的源码副本，并依照README.md中的指示来进行编译构建过程。不过在此之前，请先创建一个新的虚拟环境以隔离可能存在的依赖冲突问题：
```bash
python3 -m venv deepseek-env
source ./deepseek-env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
git clone https://github.com/deepseek-labs/DeepSeek.git
cd DeepSeek && python setup.py develop
```
最后一步则是启动服务端口监听，使得外部能够连接到本机运行的大规模预训练模型实例之上。通常情况下，默认会占用8080号TCP端口号，但也可以根据实际情况调整参数来自定义绑定地址及端口范围。
```bash
export DEEPSEEK_PORT=8080
nohup python app/main.py &
```
现在应当可以在浏览器里打开http://localhost:8080页面查看API文档界面了，这意味着整个部署流程圆满结束！
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l 计算机名（站名）
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l IP 地址
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4. **C# 编程语言**：PetShop4.0使用C#语言开发。C#是.NET框架的主要编程语言之一，它提供了面向对象、类型安全、事件驱动的开发能力。
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网上购物平台运营需遵守相关法律法规，如《中华人民共和国电子商务法》、《消费者权益保护法》等。同时，还需了解《数据安全法》和《个人信息保护法》等相关隐私保护法律，确保用户信息的安全和隐私。
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在进行毕业设计时，可以围绕当前电子商务的发展趋势、存在的问题、未来的发展方向等来选题。资料搜集可以利用图书馆资源、网络学术资源、行业报告、相关书籍和专业论文等途径。同时，实际参与网上购物平台的使用、调查问卷、访谈等方式也是获取资料的有效途径。
根据标题、描述和文件名，可以认为毕业设计资料信息的内容可能围绕“网上购物”的相关概念、技术、市场和法律法规进行深入研究。上述知识点的总结不仅包括了网上购物的基础知识，也涵盖了设计和运营网上购物平台的多个关键方面，为有志于在这个领域的学生提供了理论和实践的参考。
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