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部署deepseek服务器

时间: 2025-02-07 22:00:10 浏览: 110

### 如何部署 DeepSeek 服务器 #### 使用 LMStudio 部署 DeepSeek 为了部署 DeepSeek，一种推荐的方法是利用LMStudio来进行部署[^1]。 #### 克隆 DeepSeek 仓库首先，需要获取 DeepSeek 的源码。可以通过 Git 命令克隆官方 GitHub 上的 DeepSeek 仓库： ```bash git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git cd deepseek ``` 这一步骤确保了拥有最新的代码库版本以便于后续配置和自定义设置[^2]。 #### 准备环境并下载模型一旦 Pod 启动成功后，在名为 `prepare` 的容器内执行一系列命令用于准备运行环境以及下载所需的 DeepSeek-V3 模型文件。具体步骤如下所示： 1. **进入 Prepare 容器** ```bash kubectl exec -it $(kubectl get pod -n deepseek | awk 'NR>1 {print $1}' | grep prepare) bash -n deepseek ``` 2. **安装 Hugging Face 工具包** ```bash pip install huggingface_hub ``` 3. **下载 DeepSeek V3 模型** ```bash from huggingface_hub import snapshot_download model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V3" local_dir = "/model/deepseek-ai/DeepSeek-V3" snapshot_download(repo_id=model_name, cache_dir=local_dir, resume_download=True) ``` 上述 Python 脚本提供了另一种方式来实现模型下载功能，相比直接调用 CLI 更加灵活[^3]。 #### CentOS 服务器上的部署流程对于希望在基于 Linux 的生产环境中快速搭建起能够对外提供服务的实例来说，在 CentOS 服务器上完成整个过程是一个不错的选择。通过公网 IP 访问使得远程管理和测试变得简单易行[^4]。

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