本地部署deepseek 接入第三方网站
时间: 2025-02-22 21:06:12 浏览: 103
### 部署 DeepSeek 的方法
对于希望在本地环境中部署 DeepSeek 并将其与第三方网站集成的需求,存在两种主要路径取决于用户的背景和技术能力。
#### 对于普通用户:基于 Windows 使用 Ollama 和 Chatbox 实现部署
针对不具备深厚编程基础的个人而言,在 Windows 上通过组合使用 Ollama 及其配套工具 Chatbox 来设置 DeepSeek 是更为简便的选择。这种方式不需要深入了解底层架构就能快速启动并运行模型[^1]。
为了完成这一过程:
- 安装 Ollama 所需环境;
- 利用特定脚本简化安装流程 `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh` [^2];
- 启动 Chatbox 应用来作为前端界面访问已部署的服务;
此途径适合那些寻求简单易操作解决方案的人群,并且能够满足基本的应用场景需求。
#### 开发者选项:利用 vLLM 构建 Linux 下 API 接口服务
另一方面,如果目标是在更灵活可控的基础上构建定制化的应用,则建议采用适用于开发人员的方法——即借助开源框架 vLLM 在 Linux 中创建 RESTful 或 gRPC 类型接口来暴露 DeepSeek 功能给外部程序调用。
具体步骤如下所示:
- 准备好支持 Python 编程语言的工作站或虚拟机;
- 获取必要的依赖项以及源码仓库;
- 修改配置文件以适应实际硬件条件;
- 运行测试样例验证整个系统的正常运作状态;
这种方法不仅允许更高的自由度去调整参数优化性能表现,同时也便于后续维护升级工作。
一旦完成了上述任一类型的本地化部署之后,就可以考虑如何把 DeepSeek 整合进其他在线平台当中去了。这通常涉及到编写适配器代码片段用于处理来自不同源头的数据请求,并确保两者间通信协议的一致性和安全性。
```python
import requests
def send_request_to_deepseek(api_endpoint, payload):
response = requests.post(url=api_endpoint, json=payload)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result['response']
else:
raise Exception(f"Error occurred while sending request: {response.text}")
```
这段简单的 Python 脚本展示了怎样向已经建立好的 DeepSeek 发起 POST 请求获取返回的结果集。当然实际情况可能会更加复杂一些,比如需要加入身份认证机制或是异步处理逻辑等特性。
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