deepseek多模态本地化部署
时间: 2025-02-13 22:20:08 浏览: 115
### DeepSeek多模态模型本地化部署方法
对于希望在本地环境中部署DeepSeek多模态大模型的开发者而言,官方提供了详细的指南来帮助完成这一过程[^2]。
#### 准备工作环境
为了确保顺利安装和运行该模型,需先确认已准备好支持CUDA计算能力至少为6.0版本以上的NVIDIA GPU设备以及相应的驱动程序。此外还需要Python 3.8或更高版本作为开发语言环境基础。
#### 安装依赖库
通过pip工具可以方便快捷地获取所需的各种第三方包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此命令会依据`requirements.txt`文件自动下载并配置好所有必要的软件组件,从而简化前期准备工作流程。
#### 下载预训练权重
访问指定链接下载对应架构下的参数文件至项目根目录下新建名为`weights`的子文件夹内保存。这一步骤至关重要因为只有加载正确的权重才能让模型发挥预期性能表现。
#### 配置启动脚本
编辑位于源码树中的`config.yaml`文档,在其中定义具体应用场景所需的各项超参设定比如batch size大小、输入分辨率规格等信息以便后续调用接口时能够按照既定策略执行推理任务。
#### 启动服务端口监听
最后利用如下指令开启HTTP RESTful API服务器对外提供预测功能接入点:
```bash
python server.py --host=0.0.0.0 --port=5001
```
此时即完成了整个部署工作的全部环节,外部客户端可以通过发送POST请求携带待处理数据到上述地址实现交互操作。
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