如何把deepseek模型离线部署
时间: 2025-03-03 15:32:10 浏览: 59
### DeepSeek 模型离线部署方法
#### 准备工作环境
为了成功完成DeepSeek模型的离线部署,需先准备好Linux操作系统的工作环境。确保服务器或计算机已安装必要的依赖库和工具链,如Python解释器、pip包管理工具以及Git版本控制系统等[^2]。
#### 获取源码与资源包
通过克隆官方GitHub仓库获取最新的项目代码,并下载对应版本的预训练模型权重文件和其他所需的数据集。对于无法连接外网的情况,则应提前在外网机器上准备这些资料并拷贝至目标设备内。
#### 配置运行参数
编辑配置文件来适应本地硬件条件,比如调整GPU/CPU数量、内存大小等相关设置;同时指定输入输出路径以便于后续操作过程中能够顺利访问数据资源。
#### 安装依赖项
利用`requirements.txt`文件中列出的信息,在隔离环境中构建虚拟env并通过pip命令批量安装所需的第三方库。注意检查是否有网络请求环节存在,若有则需要预先打包好相应的whl文件一并迁移过来使用。
```bash
# 创建并激活新的虚拟环境
python3 -m venv ./venv
source ./venv/bin/activate
# 更新 pip 到最新版
pip install --upgrade pip setuptools wheel
# 批量安装依赖项
pip install -r requirements.txt
```
#### 启动服务端程序
一切就绪之后就可以尝试启动API接口监听进程了。通常情况下会有一个名为`app.py`或者类似的入口脚本来负责此任务。如果遇到任何异常提示,请参照错误日志逐步排查直至解决问题为止。
```bash
# 运行应用程序
python app.py
```
#### 测试功能模块
最后一步就是验证整个系统的可用性了。可以通过编写简单的客户端测试用例向刚刚搭建好的RESTful API发送HTTP请求来进行交互体验。确认各项核心能力均能正常运作后即宣告此次离线化改造顺利完成[^1]。
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