Ubuntu 部署Deepseek
时间: 2025-05-25 21:37:10 浏览: 26
### 部署 Deepseek 模型或服务的指南
要在 Ubuntu 系统上成功部署 Deepseek 模型及相关服务,可以按照以下方法操作。以下是详细的说明:
#### 准备工作
确保系统已安装 Docker 和 Ollama 工具。这些工具对于运行和管理 Deepseek 模型至关重要。
1. **安装 Docker**
如果尚未安装 Docker,请通过以下命令完成安装:
```bash
sudo apt update
sudo apt install docker.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
```
2. **安装 Ollama**
下载并安装 Ollama 的二进制文件到系统路径中:
```bash
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
安装完成后验证其功能:
```bash
ollama version
```
#### 获取 Deepseek 模型
使用 Ollama 提供的功能来获取所需的 Deepseek 模型版本。例如,如果需要 `deepseek-r1` 或其他变体,则可以通过如下方式拉取模型:
```bash
ollama pull deepseek/r1:7b # 替换为实际需求的参数,如 7b, 1.5b 等
```
此过程可能耗时较长,具体取决于网络速度以及所选模型大小[^1]。
#### 启动与测试模型
一旦模型被成功下载至本地环境之后,即可利用简单的指令启动它来进行交互或者集成入更大规模的应用程序当中去。
```bash
ollama run deepseek/r1:7b --interactive
```
上述命令将以互动模式开启指定型号的服务端口,默认情况下会监听于 localhost 地址之上[^1]。
#### 进一步配置(可选)
为了使该应用更贴近生产环境的要求,还可以考虑调整一些高级设置比如 GPU 加速支持、内存分配优化等方面的内容;不过这通常涉及更为复杂的硬件驱动兼容性和框架定制化开发等问题,在初学阶段建议先熟悉基础流程再逐步深入探索更多可能性领域内的技术细节部分[^1]。
```python
import requests
def query_deepseek(prompt_text="Hello!"):
url = 'http://localhost:11434/api/generate' # 默认OLLAMA API地址
payload = {"prompt": prompt_text}
response = requests.post(url, json=payload).json()
generated_content = response['content']
return generated_content
```
以上 Python 脚本展示了如何调用已经运行起来的 Deepseek 实例接口返回生成的结果数据样例代码片段之一[^1]。
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