本地在容器中部署大语言模型deepseek
时间: 2025-02-28 20:05:59 浏览: 87
### 如何在本地Docker容器中部署和运行DeepSeek大语言模型
#### 准备工作
确保已经安装了Docker Desktop。这一步骤对于后续操作至关重要,因为所有的构建与启动都将依赖于此环境。
#### 部署过程
打开PowerShell并切换到项目的根目录下,在此环境中执行一系列指令来完成部署:
```bash
docker-compose up --build
```
这条命令将会读取当前文件夹中的`docker-compose.yml`配置文件,并据此创建所需的全部服务实例以及它们之间的网络连接关系[^1]。
一旦上述流程顺利完成,则可以通过访问指定地址获取相应资源:
- **Web界面**: 浏览器输入 `http://localhost:8000` 即可查看图形化管理页面;
- **API接口**: 对于程序调用而言,可以向 `http://localhost:8000/api/` 发送请求以交互数据。
另外一种方式涉及到了特定版本的模型加载——即通过Ollama工具链来进行更细致化的控制。具体来说是在CMD环境下利用如下语句拉取所需预训练权重至本地缓存区:
```cmd
ollama run deepseek-v3
```
该方法允许用户快速获得官方维护下的最新成果,并且简化了部分前期准备工作量[^2]。
#### 技术栈概述
整个方案不仅限于简单的镜像打包发布,而是围绕着大型神经网络架构及其应用场景展开深入探讨。它涵盖了从基础硬件设施支持(如GPU加速)、软件平台适配一直到高级特性集成(比如语音合成能力),旨在帮助开发者全面理解并实践基于大规模预训练模型的企业级解决方案设计思路[^3]。
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