本地部署deepseek chatbox
时间: 2025-02-04 07:19:17 浏览: 97
### 如何在本地部署 DeepSeek ChatBox
#### 安装 Ollama
为了能够在本地环境中成功运行 DeepSeek,首先需要安装 Ollama。Ollama 是一个用于管理和优化机器学习模型的服务平台,在此平台上可以方便地管理 DeepSeek 模型。
对于大多数操作系统而言,可以通过命令行工具来完成这一过程:
```bash
pip install ollama
```
这一步骤会自动处理所有必要的依赖关系并安装最新版本的 Ollama 库文件[^1]。
#### 配置环境变量
接着要设置一些重要的环境变量以便于后续操作顺利进行。通常情况下,这些配置会被保存在一个 `.env` 文件里,该文件位于项目的根目录下。以下是几个常见的配置选项及其含义:
- `OLLAMA_API_KEY`: 这是你访问 Ollama API 所需的关键凭证。
- `DEEPSEEK_MODEL_PATH`: 存储已经下载好的 DeepSeek 模型的位置路径。
- `CHATBOX_PORT`: 当前应用程序监听 HTTP 请求所使用的端口号,默认值可能是8080或其他未被占用的小数值。
创建一个新的`.env`文件,并按照上述说明填入相应的参数值。
#### 下载预训练模型
有了合适的开发环境之后,下一步就是获取预先训练过的 DeepSeek 模型副本。可以从官方仓库或者其他可信资源处获得这个压缩包形式发布的二进制数据集。解压后将其放置到之前指定的存储位置(`DEEPSEEK_MODEL_PATH`)内即可。
#### 启动ChatBox服务
现在所有的准备工作都已经就绪,只需要启动服务器就可以开始测试了。进入项目所在的文件夹并通过终端执行如下指令来激活 Flask 或者 FastAPI 构建的应用实例:
```bash
python app.py
```
这里假设主程序入口点名为`app.py`;如果实际情况不同,则应替换为实际存在的 Python 脚本名称。一旦应用正常工作起来,便可以在浏览器地址栏输入类似于 http://localhost:8080 的 URL 来查看前端界面。
#### 自定义系统提示词
考虑到用户体验和功能需求的不同,可能还需要调整默认状态下给出的回答模式。利用 Ollama 提供的功能来自定义系统提示词是一个不错的选择。通过修改特定字段的内容能够改变对话风格、增加领域专业知识等特性,从而更好地满足个性化的要求[^2]。
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