dify本地部署deepseek
时间: 2025-02-12 10:19:20 浏览: 120
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek 项目
#### 安装 Python 和设置虚拟环境
为了确保项目的独立性和兼容性,在开始之前应先安装合适的 Python 版本并创建一个新的虚拟环境。这一步骤有助于隔离不同项目之间的依赖关系,防止版本冲突。
```bash
python3 -m venv my_deepseek_env
source my_deepseek_env/bin/activate
```
激活虚拟环境之后,可以继续按照官方文档中的指示来准备所需的软件包和其他资源[^1]。
#### 下载和安装 DeepSeek
获取最新版的 DeepSeek 可以通过 Git 或者直接下载压缩文件的方式完成。对于开发者来说,推荐使用 Git 来克隆仓库以便于跟踪更新和支持贡献代码:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-labs/deepseek.git
cd deepseek
pip install -r requirements.txt
```
上述命令会拉取最新的源码并且安装所有必需的库到当前活跃的 Python 虚拟环境中。
#### 配置 GPU 支持 (可选)
如果计划利用 NVIDIA 显卡加速计算过程,则需额外配置 CUDA 工具链以及 cuDNN 库的支持。具体操作取决于操作系统类型和个人偏好;通常情况下,建议遵循 Nvidia 提供的标准指南来进行安装。完成后记得重启计算机使更改生效,并确认 nvidia-smi 命令能正常显示显卡信息。
#### 启动服务与验证安装
一切就绪后,可以通过运行启动脚本来测试整个系统的健康状况:
```bash
python manage.py migrate
python manage.py runserver
```
此时浏览器中输入 `http://localhost:8000` 即可见证到默认首页加载成功,证明基本功能已经可用[^2]。
#### 使用 API 访问模型
当希望进一步探索或集成现有工作流时,不妨尝试调用 RESTful APIs 接口与内部算法互动。详细的端点列表及其参数说明可以在官方 GitHub 页面找到,而 Postman 这样的工具可以帮助快速构建请求原型。
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