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如何在本地部署deepseek R1

时间: 2025-03-03 15:18:49 浏览: 38

### DeepSeek-R1 本地部署指南 #### 安装 Ollama 为了能够在本地环境中成功运行 DeepSeek-R1 模型，首先需要安装 Ollama 平台。Ollama 是一个用于管理和部署大型语言模型的服务框架，它简化了模型的配置和启动过程[^1]。 ```bash pip install ollama ``` 完成上述命令后，可以验证安装是否成功的命令如下： ```bash ollama --version ``` 如果显示版本号，则说明已正确安装。 #### 下载并加载 DeepSeek-R1 模型通过 Ollama 提供的功能下载所需的 DeepSeek-R1 版本，并将其加载到内存中准备服务调用。具体操作可以通过官方文档获取最新指导信息[^3]。 ```python from ollama import Model model = Model.load('path_to_deepseek_r1_model') ``` 这里 `path_to_deepseek_r1_model` 需要替换为实际存储位置路径。 #### 启动 API 服务器为了让其他应用程序能够访问这个已经加载好的模型实例，通常会设置 RESTful 或 gRPC 类型接口作为对外提供预测功能的方式之一。下面是一个简单的 Flask 应用来展示如何创建这样的 Web Service。 ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.get_json() result = model.predict(data['input_text']) # 假设输入文本字段名为 'input_text' return jsonify({'output': result}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 以上代码片段展示了如何基于 Python 的轻量级 web framework ——Flask 来构建一个简易版在线推理服务平台。当接收到 POST 请求时，将会把请求体中的 JSON 数据传递给预训练的语言模型进行处理，并返回相应的响应结果。

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