deepseek本地部署接入
时间: 2025-02-18 13:35:14 浏览: 91
### DeepSeek 本地部署教程及接入方法
#### 准备工作
为了顺利进行 DeepSeek 的本地部署,需先准备好所需的软件环境。Ollama 是一个轻量级工具,能有效协助管理和运行 DeepSeek 模型[^1]。
#### 安装 Ollama
前往 Ollama 官网获取最新版本的安装包并完成安装过程。确保按照官方文档中的指导来配置环境变量和其他必要的设置,以便后续操作顺畅无阻[^2]。
#### 配置模型环境
成功安装 Ollama 后,下一步就是准备适合 DeepSeek 运行的计算资源和存储空间。这通常涉及到调整 GPU 或 CPU 参数以及分配足够的内存给容器化平台,从而保障模型可以高效稳定地执行预测任务。
#### 获取 DeepSeek 模型文件
从指定渠道下载预训练好的 DeepSeek 模型权重文件,并将其放置于之前设定好的目录下。注意检查文件完整性与兼容性,防止因数据损坏而导致加载失败等问题发生。
#### 加载并启动服务
利用 Ollama 提供的功能接口上传已获得的模型至服务器端;随后通过命令行或其他方式激活 API 接口监听状态,使得外部应用可以通过 HTTP 请求访问到内部封装的服务逻辑。
```bash
ollama start deepseek-model --port=8080
```
此命令会开启一个基于第 8080 号端口对外提供 RESTful Web Service 形式的交互界面,允许客户端发送 POST 请求携带输入参数调用特定功能模块实现智能化处理流程自动化。
相关问题
deepseek本地部署接入word
### DeepSeek 本地部署与 Word 集成教程
#### 准备工作
为了成功完成DeepSeek的本地部署以及其与Microsoft Word的集成,在HP战2笔记本上需确保安装有Windows操作系统,并具备至少32GB内存。由于设备采用集成显卡,适合选用DeepSeek-r1:1.5b版本进行部署[^1]。
#### 安装DeepSeek
按照适用于MacBook Pro的方法来准备运行环境,这通常涉及配置Python虚拟环境、安装必要的依赖库等操作。对于具体命令和流程细节可以参考之前的相关文档说明。
#### 修改VBA宏代码实现Word集成
针对希望将DeepSeek功能嵌入至Word中的需求,核心在于调整Visual Basic for Applications (VBA)脚本部分。以下是经过适当改动后的简化版宏定义:
```vba
Sub Call_DeepSeek_API()
Dim objHTTP As Object
Set objHTTP = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
' 构建请求URL指向本地已启动的服务端口地址
Dim url As String
url = "http://localhost:7860/api/predict"
' 设置要发送给API的数据体格式
Dim dataBody As String
dataBody = "{""data"":[""输入待处理文本内容""]}"
With objHTTP
.Open "POST", url, False
.setRequestHeader "Content-Type", "application/json"
.send dataBody
If .Status = 200 Then
MsgBox ("预测结果:" & .responseText)
Else
MsgBox ("调用失败,请检查服务状态")
End If
End With
End Sub
```
此段程序通过向指定路径下的RESTful API发起POST请求的方式实现了对DeepSeek模型接口的访问;其中`url`变量应根据实际服务器监听情况做相应更改,而`dataBody`则用于携带欲分析的文字材料。
deepseek本地部署接入unity
### DeepSeek 本地部署与 Unity 集成教程
#### 准备工作
为了成功完成 DeepSeek 的本地部署以及其与 Unity 的集成,需先确认满足最低硬件需求并安装必要的软件环境。对于硬件方面的要求,建议拥有至少16GB RAM 和 NVIDIA GPU 支持 CUDA 计算能力的机器[^2]。
#### 安装依赖项
确保已安装 Python 版本不低于3.7,并配置好 pip 工具链以便后续操作顺利进行。另外还需要下载 Anaconda 或 Miniconda 来管理不同版本之间的兼容性问题。接着通过 conda 创建一个新的虚拟环境用于隔离项目中的各种包依赖关系:
```bash
conda create --name deepseek-env python=3.9
conda activate deepseek-env
```
#### 获取源码及模型文件
访问官方 GitHub 页面获取最新发布的 DeepSeek 源代码仓库链接,按照说明克隆至本地计算机上。同时注意检查是否有预训练好的权重参数可供直接加载使用,这通常可以在发布页面找到对应的资源地址。
#### 构建服务端API接口
利用 FastAPI 或 Flask 等轻量级 Web 框架搭建 RESTful API 接口作为中介层连接前端应用程序(即Unity引擎)和服务端逻辑处理单元(DeepSeek核心算法)。此部分涉及到序列化输入数据结构体、定义路由映射规则等内容,在实现过程中应遵循REST设计原则以提高可维护性和扩展性。
#### 统一通信协议
考虑到跨平台调用效率和稳定性因素,推荐采用 gRPC 协议替代传统的 HTTP 请求方式。gRPC 是一种高效的远程过程调用 (Remote Procedure Call, RPC) 技术方案,能够显著减少网络传输开销并且提供更好的性能表现。因此需要编写相应的 .proto 文件描述消息格式并通过 protoc 编译器生成客户端 Stub 类库供 Unity 调用。
#### 实现 Unity 插件封装
在 Unity 中新建 C# Scripting Define Symbols 并引入之前编译得到的服务代理类实例对象。之后围绕这些基础组件构建更高层次的功能模块比如场景控制器、动画播放器等,最终形成一套完整的插件体系方便开发者快速接入 AI 功能特性。
#### 测试验证效果
最后一步是对整个系统的功能完整性进行全面测试评估,包括但不限于压力测试、边界条件覆盖度分析等方面的工作。可以借助 Postman 这样的工具辅助模拟真实请求流量模式从而发现潜在缺陷所在之处及时修复优化直至达到预期目标为止。
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