本地部署deepseek到企业微信
时间: 2025-03-01 07:06:25 浏览: 117
### 部署DeepSeek至企业微信本地环境
为了在本地环境中为企业微信部署DeepSeek,需完成一系列配置工作以确保模型能够顺利集成并运行。具体操作如下:
#### 准备工作
确保已准备好必要的开发工具和环境设置。对于Windows操作系统而言,可以从官网下载对应的安装包进行Ollama的安装[^2]。
#### 安装与配置
1. **获取DeepSeek**
- 访问官方提供的资源链接或文档来获得适用于企业的DeepSeek版本。
2. **创建Bot应用**
- 登录企业微信管理后台,进入“应用中心”,选择自建应用中的机器人选项,按照指引创建一个新的聊天机器人实例。
- 获取该机器人的`AppID`、`Token`以及`EncodingAESKey`等安全参数用于后续对接。
3. **搭建服务器端接口**
- 使用支持Webhook回调机制的语言框架(如Python Flask/Django),编写接收来自企业微信消息推送的服务程序。
- 此服务负责解析收到的消息内容,并调用本地部署好的DeepSeek API处理请求返回响应给用户。
4. **连接DeepSeek模型**
- 如果已经成功完成了deepseek模型到BOT内的部署,则可以直接利用此通道传递对话数据给模型进行推理计算[^1]。
- 对于未集成的情况,考虑通过RESTful APIs或其他形式的数据交换协议实现两者间的交互通讯。
5. **测试验证**
- 发送不同类型的信息给新建立的企业微聊机器人账号,观察其回复是否正常且符合预期逻辑;必要时调整优化代码逻辑直至稳定可靠为止。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/wechat', methods=['POST'])
def wechat():
data = request.json
msg_type = data.get('msgtype')
if msg_type == 'text':
content = data['text']['content']
# 调用 DeepSeek 进行文本分析
response = requests.post(
url='http://localhost:8000/deepseek',
json={'input': content}
)
result = response.json()
reply_content = result.get('output')
return jsonify({
"errcode": 0,
"errmsg": "ok",
"reply": {
"msgtype": "text",
"text": {"content": reply_content}
}
})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=9000)
```
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