本地部署deepseek调用
时间: 2025-02-23 16:26:54 浏览: 70
### 如何在本地环境部署和调用 DeepSeek 模型或服务
#### 部署前准备
为了成功部署 DeepSeek,在开始之前需确认已安装并配置好必要的软件环境,包括但不限于 Docker 和 Docker Compose。这些工具对于容器化应用程序至关重要,能够简化复杂的应用程序部署过程[^1]。
#### 获取 DeepSeek 资源
访问官方仓库或其他可信资源获取最新的 DeepSeek 发布版本。通常情况下,项目会提供详细的 README 文件指导用户完成下载与初始化设置工作。确保遵循文档中的指示来拉取镜像或克隆仓库。
#### 启动 DeepSeek 容器
通过命令行界面执行如下指令启动所需的服务:
```bash
docker-compose up -d
```
这条命令将会读取 `docker-compose.yml` 文件定义好的服务列表,并以前台模式运行它们。参数 `-d` 表示后台运行,使得终端可以继续用于其他操作而不被占用。
#### 测试连接和服务可用性
一旦所有组件都正常启动之后,可以通过浏览器或者 API 工具(如 Postman)向指定端口发送请求测试接口响应情况。如果一切顺利,则说明 DeepSeek 成功部署到了本地环境中。
#### 编写客户端代码调用模型
下面给出一段简单的 Python 例子展示如何利用 HTTP 请求的方式远程调用已经部署完毕的 DeepSeek 模型预测功能:
```python
import requests
url = "http://localhost:8000/predict"
data = {"input": ["example input text"]}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```
这段脚本构建了一个 POST 请求到 `/predict` 接口中传入待处理的数据作为输入;随后解析返回的结果并打印出来供开发者查看分析。
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