deepseekapi部署

### DeepSeek API 的部署方法 #### 一、通过 Cline 插件配置 DeepSeek API 为了快速接入并使用 DeepSeek 提供的服务，可以通过已有的 Cline 插件完成配置。具体操作如下： - **选择插件**：打开工具界面后，找到并加载已经安装好的 Cline 插件[^1]。 - **填写 API Key**：在插件设置页面中，指定 API 接入源为 DeepSeek 并输入有效的 DeepSeek API Key。 - **保存配置**：确认无误后点击【Done】按钮以保存当前配置。 此方式适合于希望利用现成解决方案来集成 DeepSeek 功能的场景。 --- #### 二、基于本地环境搭建 DeepSeek API 服务 如果需要更灵活地控制模型运行环境或者减少对外部网络依赖，则可以考虑自行部署 DeepSeek 模型及其配套 API 服务。以下是实现步骤： ##### （1）下载官方提供的执行文件 访问链接 https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28348_st.exe 下载适用于目标平台的操作程序[^3]。 ##### （2）初始化开发框架 推荐采用 Python Web 开发框架如 FastAPI 或 Flask 来构建 RESTful API 层面的支持[^2]。下面是一个简单的示例代码片段展示如何创建基础接口用于接收请求并将数据传递给底层模型处理逻辑： ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException import uvicorn app = FastAPI() @app.post("/predict/") async def predict(input_data: dict): try: # 假设此处存在一个函数 process_with_deepseek 负责实际调用 deepseek 进行推理计算 result = process_with_deepseek(input_data) return {"status": "success", "data": result} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 上述脚本定义了一个 `/predict` POST 请求路径接受客户端提交的数据包并通过内部封装的方法 `process_with_deepseek()` 完成预测任务。 ##### （3）关联预训练模型至自定义 API 中 当准备就绪之后，在 Cursor 工具里新增一条记录指向刚才提到过的 deepseek-ai/DeepSeek-R1 版本号作为默认使用的语言理解或生成引擎实例[^4]。 --- #### 总结 无论是借助成熟的第三方组件还是自主设计架构体系都可以满足不同层次的需求偏好；前者更加便捷高效而后者则赋予开发者更大的自由度去定制专属功能特性集。

### DeepSeek API 本地部署教程 #### 准备工作环境 为了成功部署 DeepSeek API，在本地环境中需安装必要的依赖项。确保 Python 版本不低于 3.8 并已正确配置虚拟环境工具如 `venv` 或者 Anaconda[^1]。 #### 获取源码 通过 Git 克隆官方仓库来获取最新版本的 DeepSeek API 源代码。命令如下所示： ```bash git clone https://github.com/your-repo/deepseek-api.git cd deepseek-api ``` #### 安装依赖包 进入项目目录后，创建并激活一个新的 Python 虚拟环境，接着利用 pip 工具安装所需的 Python 库文件: ```bash python -m venv env source env/bin/activate # Windows 用户应使用 `.\env\Scripts\activate` pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install -r requirements.txt ``` #### 数据库设置 DeepSeek API 使用关系型数据库存储数据，默认支持 PostgreSQL 和 SQLite。对于生产环境推荐采用 PostgreSQL；而对于开发测试则可以选用更简单的 SQLite 方案。编辑 `.env` 文件中的相应字段完成连接字符串设定[^2]: ```plaintext DATABASE_URL=sqlite:///./test.db # 对于SQLite # DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost/dbname # 对于PostgreSQL ``` #### 运行迁移脚本 首次启动前需要执行 Alembic 提供的数据表结构同步操作以初始化数据库架构： ```bash alembic upgrade head ``` #### 启动服务端口监听 最后一步就是让 FastAPI 应用程序开始接收 HTTP 请求。这可以通过 Uvicorn 来实现： ```bash uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` 此时浏览器访问 http://localhost:8000 即可看到 Swagger UI 文档页面[^3]。