deepseek本地部署python调用
时间: 2025-02-07 09:05:13 浏览: 143
DeepSeek是一个强大的大模型平台,它允许用户通过API轻松访问其功能。如果您想在本地环境中部署并使用Python调用来与DeepSeek交互,则需要按照特定步骤操作。
### DeepSeek本地部署概述
1. **环境准备**
首先确认您的计算机上已安装必要的软件包如Docker、Git等,并确保有足够的硬件资源支持深度学习任务运行(例如GPU)。此外还需搭建好适合于训练或推理所需的计算环境。
2. **获取源码及配置文件**
- 访问官方仓库克隆项目到本地。
- 根据文档指引修改相关设置信息,包括但不限于数据路径、网络端口等。
3. **构建镜像**
使用提供的脚本或命令行工具基于指定版本创建容器映像。此过程会下载依赖项并将应用程序打包进独立的工作单元内以便移植和分发。
4. **启动服务**
当所有准备工作完成后,可以利用`docker-compose up`或其他类似手段激活后台进程,使得前端能够正常连接至后端处理请求。
5. **验证部署成功与否**
打开浏览器输入地址栏查看是否能看到预期界面;同时也可以尝试发送简单的HTTP GET/POST指令测试接口响应情况。
6. **编写 Python 客户端代码**
```python
import requests
def query(prompt):
url = "http://localhost:8090/api/v1/generate" # 替换为实际url
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {
'prompt': prompt,
'max_tokens': 50,
'temperature': 0.7
}
response = requests.post(url=url,json=payload)
if(response.status_code == 200):
result=response.json()
return result['text']
else:
print("Error:",response.text)
if __name__=="__main__":
text=query("你好")
print(text)
```
以上就是关于如何将DeepSeek进行本地化安装以及怎样借助Python语言与其互动的大致流程说明了。请注意根据自身需求调整各项参数值!
阅读全文
相关推荐



















