deepseek本地化部署配置
时间: 2025-02-11 14:28:59 浏览: 60
### DeepSeek 本地化部署配置教程
#### 环境准备
对于硬件需求而言,最低配置应具备支持AVX2指令集的CPU、16GB内存以及30GB存储空间;而推荐配置则建议采用NVIDIA GPU(如RTX 3090及以上)、32GB内存和50GB存储容量[^2]。
关于软件依赖方面,操作系统可以选择Windows、macOS或Linux。当计划利用Open Web UI时,则需预先安装Docker这一容器化平台工具。
#### 安装Ollama
Ollama是一款专为简化DeepSeek R1本地运行设计的辅助工具。用户可以从官方网址`ollama.com/download`获取该工具,遇到下载速度缓慢的情况时,也可以考虑借助迅雷或其他第三方加速下载途径来提高效率。完成下载之后,只需双击安装文件并遵循屏幕上的指示即可顺利完成安装过程。值得注意的是,默认情况下Ollama会被安置于系统的C盘内,不过倘若希望更改默认路径至其他位置比如D:\Ollama的话,可以通过命令行方式执行如下操作:
```bash
OllamaSetup.exe /dir="D:\Ollama"
```
上述方法允许自定义安装目标文件夹的位置[^3]。
#### 使用API访问本地DeepSeek模型
为了更好地集成与调用已部署成功的DeepSeek模型,在实际项目开发过程中往往离不开对其开放的应用程序编程接口(API)的支持。具体来说,这包括但不限于对接像OpenAI这样的外部服务提供商所提供的标准化RESTful API接口,或是基于Python语言编写的SDK库函数实现自动化交互逻辑等功能模块[^4]。
例如,假设现在想要编写一段简单的Python脚本来测试刚刚搭建完毕的服务端口连通性和基本功能可用性,那么可以参照下面给出的小例子来进行尝试:
```python
import requests
url = "http://localhost:8000/v1/completions"
data = {
'prompt': 'Once upon a time',
'max_tokens': 50,
}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```
这段代码片段展示了如何发送HTTP POST请求给位于本机监听状态下的特定URL地址,并附带必要的输入参数以触发一次完整的推理计算任务,最终打印返回的结果信息到控制台界面上显示出来[^1]。
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