怎么把deepseek部署到本地怎么用vscode训练
时间: 2025-03-03 22:24:12 浏览: 51
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek 并使用 VSCode 进行模型训练
#### 安装和配置 Ollama 环境
为了能够在本地环境中成功部署 DeepSeek 模型并利用 VSCode 开发环境进行操作,首先需要安装 Ollama 及其依赖项。对于 Linux 用户来说,可以通过 Docker 或者直接编译源码的方式来完成这一过程。
针对想要快速启动的情况,在服务器上运行如下命令以设置必要的环境变量[^3]:
```bash
echo 'Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"' >> /etc/systemd/system/ollama.service.d/env.conf
echo 'Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"' >> /etc/systemd/system/ollama.service.d/env.conf
echo 'Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1"' >> /etc/systemd/system/ollama.service.d/env.conf
echo 'Environment="OLLAMA_MODELS=/data/ollama/models"' >> /etc/systemd/system/ollama.service.d/env.conf
systemctl daemon-reload && systemctl restart ollama
```
这些指令设置了主机监听地址、允许跨域资源共享(CORS)的来源列表、GPU 设备ID以及存储模型的位置路径。
#### 下载 DeepSeek 模型
接着是从官方渠道获取最新的 DeepSeek 版本,并将其放置于之前定义好的 `/data/ollama/models` 文件夹内。这一步骤通常涉及下载预训练权重文件并将它们解压至目标位置。
由于具体链接可能会随时间变化而更新,建议访问项目主页或文档页面查找最准确的信息。
#### 使用 VSCode 和 Roo Code 插件集成开发体验
一旦完成了上述准备工作,则可以在 Visual Studio Code 中安装名为 "Roo Code" 的插件来简化后续工作流程[^1]。该工具提供了图形界面支持,使得加载自定义模型变得更加直观简单;同时它还集成了调试功能,有助于开发者更高效地解决问题。
当一切准备就绪之后,打开 `config.json` 文件调整参数设定以便适应当前硬件条件——比如选择适当大小的基础架构规模(如 1.5B 参数量级的小型版本),从而确保性能表现最优而不至于过度消耗资源[^2].
最后值得注意的是,尽管存在多种可能性用于优化特定应用场景下的效果,但对于大多数情况而言,默认选项往往已经能够满足需求。因此除非确实有必要做出更改,否则保持原始配置通常是较为稳妥的做法。
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