Centos7 deepseek本地部署
时间: 2025-04-28 18:28:09 浏览: 22
### 在 CentOS 7 上安装和配置 DeepSeek
对于在 CentOS 7 上进行 DeepSeek 的本地部署,操作涉及几个关键步骤来确保顺利安装所需的模型以及正确设置环境。
#### 准备工作
为了使 DeepSeek 能够正常运作,在开始之前需确认系统已更新至最新状态,并且 Python 和 pip 工具已经就绪。此外,考虑到网络因素可能影响下载效率,建议预先调整 Hugging Face 下载端点以优化资源获取过程[^3]。
#### 安装 DeepSeek 模型库
通过 `ollama` 命令行工具拉取指定版本的 DeepSeek 模型及其配套组件是必要的初始化动作之一。具体而言,针对计算能力适中的个人计算机,可以选择较为轻量级的模型变体如 1.5B 参数规模:
```bash
ollama pull deepseek-r1:1.5b
```
同时,还需引入用于文本嵌入处理的支持模块:
```bash
ollama pull nomic-embed-text
```
上述指令有助于构建完整的推理链条,从而支持后续的应用场景开发需求[^1]。
#### 创建与激活自定义模型实例
完成基础依赖项加载之后,下一步便是创建特定于应用情境下的模型实例。这一步骤允许用户根据实际业务逻辑定制化交互模式和服务接口。例如,下面这条命令展示了怎样基于预训练好的大型语言模型建立一个新的会话对象:
```bash
ollama create deepseek-r1-f deepseek-r1-7b-chat.Modelfile
```
紧接着,可以通过简单的 API 请求触发该模型执行自然语言理解任务:
```bash
ollama run deepseek-r1 "请用五句话解释量子纠缠"
```
这段代码片段体现了从准备到调用整个流程的设计思路,同时也证明了 DeepSeek 平台良好的灵活性和易用性特点[^2]。
#### 处理潜在问题
当遇到下载过程中断或者速度下降的情况时,可以采取措施终止异常进程并重启下载任务。利用 Linux 自带的任务管理功能定位相关服务进程 ID 后实施强制结束操作;随后修改环境变量指向备用镜像站点继续未完成的数据传输作业:
```bash
ps -ef | grep huginggface
kill -9 <PID>
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False deepseek-ai/DeepSeek-V2.5 --local-dir /home/models/DeepSeek-V2.5
```
此方法有效解决了因外部条件变化而导致的服务中断难题,保障了项目的连续性和稳定性。
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