将deepseek在本地部署‘
时间: 2025-02-18 07:27:01 浏览: 66
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek
#### 准备工作
为了能够在 Windows 环境下成功部署 DeepSeek 模型,确保计算机已安装必要的开发环境和工具。这通常包括 Python 解释器以及虚拟环境管理工具如 `venv` 或者 Anaconda[^1]。
#### 安装依赖库
创建一个新的项目文件夹并初始化一个Python虚拟环境,在激活该环境下执行如下命令来安装所需的包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这里假设存在一个名为 `requirements.txt` 的文本文件列出了所有必需的第三方模块列表。
#### 获取模型权重与配置文件
访问官方提供的资源链接下载预训练好的DeepSeek模型参数及相关配置文档至指定目录内保存备用。
#### 配置运行环境变量
编辑系统级别的环境路径或是利用脚本动态设置临时性的PATH值以便于调用特定版本的DLLs或其他共享对象;同时定义一些自定义键用于存储API密钥之类的敏感数据。
#### 启动服务端程序
编写启动入口py文件,导入必要的类库之后实例化Server对象传入监听地址及端口号作为参数完成网络层面上准备工作。最后调用其start()方法正式开启HTTP RESTful API接口对外提供预测能力支持:
```python
from deepseek.server import Server
if __name__ == '__main__':
server = Server(host='0.0.0.0', port=8080)
server.start()
```
#### 结合CherryStudio使用
一旦服务器正常运作起来就可以考虑集成图形界面客户端——CherryStudio来进行交互操作了。它不仅简化了许多复杂流程而且提供了直观易懂的操作面板让用户能够更加便捷地管理和应用AI算法成果。
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