chatbox 部署本地deepseek
时间: 2025-02-23 15:29:07 浏览: 71
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek Chatbox
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek 和 Chatbox,在开始之前需确认计算机满足最低硬件需求并安装必要的软件环境。通常这包括 Python 版本兼容性以及 Git 工具等基础组件。
#### 创建项目目录结构
随便创建一个文件夹,该文件夹将作为大模型的部署位置[^2]。此操作有助于保持项目的整洁有序,并便于后续管理和维护。
#### 设置环境变量
打开系统设置中的环境变量配置界面,搜索环境选项来新增用户级别的环境变量 `OLLAMA_MODELS`。这一变量指向先前建立的大模型存储路径,确保应用程序能够正确识别和加载所需的模型资源。
#### 下载 DeepSeek 模型
下载 deepseek 模型到指定的位置以便于之后的应用程序调用。官方文档或社区分享链接通常是获取预训练模型的有效途径之一。
#### 安装依赖库
通过命令行工具进入项目根目录执行如下指令以安装运行所需的各种Python包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置应用参数
依据个人偏好调整配置文件内的各项设定项,比如端口号、日志级别等细节内容。这些自定义化的改动能更好地适配实际应用场景的需求。
#### 启动服务
一切准备就绪后,可以通过启动脚本来激活后台进程从而让前端页面正常访问API接口所提供的功能特性。一般情况下会有一个简单的Shell/Batch script负责这项任务:
对于 Linux/MacOS 用户而言可能是这样的 Shell 脚本:
```bash
#!/bin/bash
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```
而对于 Windows 平台则更倾向于 Batch 文件形式:
```batch
@echo off
start /B python app.py
exit
```
#### 测试连接
最后一步就是验证整个流程是否成功实现了预期目标——即能否正常使用已部署好的DeepSeek+Chatbox组合带来的智能化交互体验了。此时应该可以在浏览器地址栏输入类似 http://localhost:8000 的URL来进行初步的功能测试[^1]。
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