deepseek deepseek本地化部署

### DeepSeek 模型本地化部署方法 #### 一、环境准备 为了成功完成 DeepSeek 的本地化部署，需先准备好运行所需的依赖环境。这通常包括安装 Python 和必要的库文件。推荐使用虚拟环境来管理项目中的包版本，以减少冲突的可能性[^1]。 ```bash # 创建并激活虚拟环境 python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate ``` #### 二、下载 DeepSeek 模型 DeepSeek 提供了一系列预训练模型，这些模型可以从其官方仓库或其他支持平台获取。具体操作如下： - 前往 Hugging Face 或其他托管站点找到目标 DeepSeek 模型。 - 使用 `transformers` 库加载模型权重到本地存储位置[^2]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek/large" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 存储至指定路径 save_path = "./models/deepseek-large/" tokenizer.save_pretrained(save_path) model.save_pretrained(save_path) ``` #### 三、配置 API 接口 一旦模型被保存下来，则可以通过 RESTful API 来提供对外的服务接口。此过程涉及启动一个 HTTP Server 并注册处理函数用于接收请求和返回预测结果。 对于基于 Ollama 部署的情况，需要特别注意设置正确的参数以及连接方式。 ```json { "api": { "type": "ollama", "url": "http://localhost:11434", "model": "deepseek" } } ``` 上述 JSON 片段展示了当利用 Ollama 工具链作为中介层时所需调整的部分字段说明文档链接。 #### 四、测试与验证 最后一步是对整个流程做全面检验，确认各个组件之间能够无缝协作。发送样本输入给新搭建起来的服务端点，并观察输出是否符合预期标准。 ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8000/generate \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"text":"Once upon a time"}' ``` 以上命令演示了一个基本的例子，它向 localhost 上监听于特定端口号 (此处假设为8000) 的生成器提交了一条短语开头的故事创作任务。 ---