linux部署deepseek r1 7b

### Linux服务器上安装和配置DeepSeek R1 7B模型 #### 准备工作确保Linux服务器已准备好并具有必要的权限来执行命令。对于CentOS服务器，可能需要调整防火墙设置以及确保所有软件包都是最新的。 #### 安装Ollama核心组件为了简化安装过程，在Linux环境中可以通过运行以下脚本来安装Ollama及其依赖项： ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 此操作会自动完成Ollama环境的搭建，但需要注意的是该链接下的文件下载速度较慢，因此建议提前配置好`/etc/hosts`以加速资源获取[^2]。 #### 配置DeepSeek R1 7B模型一旦Ollama成功安装完毕，则可以直接通过API接口调用来加载指定版本（如7B参数量）的DeepSeek R1模型，并向其发送请求进行推理测试。下面是一个简单的HTTP POST请求例子用于验证部署是否正常工作： ```bash curl http://localhost:11434/api/generate \ -d '{ "model": "deepseek-r1:7b", "prompt":"Why is the sky blue?", "stream":false }' ``` 上述命令将会返回一段基于输入提示(`prompt`)由DeepSeek R1生成的回答文本。如果一切顺利的话，这表明已经可以在Linux平台上正常使用DeepSeek R1 7B模型了[^3]。

deepseek r1 7b 下载

### 如何下载 DeepSeek R1 7B 模型为了顺利下载并部署 DeepSeek R1 7B 模型，建议使用 Ollama 工具来简化这一过程[^3]。具体操作如下： #### 准备工作确保计算机已连接互联网，并拥有足够的存储空间用于保存模型文件。 #### 下载 Ollama 首先需要获取 Ollama 安装包。对于 Windows、macOS 和 Linux 用户来说，《DeepSeek R1 人工智能大模型最简安装步骤》提供了详细的指导说明。按照对应系统的指示完成 Ollama 的安装配置。 #### 配置环境变量（可选）如果希望更方便地调用命令行工具，在某些操作系统上可能还需要设置相应的环境变量路径。 #### 使用 Ollama 进行模型下载一旦 Ollama 成功安装完毕，则可以通过它来加载所需的 DeepSeek R1 7B 模型。如果是初次启动应用，Ollama 将自动识别需求并着手下载相应版本的模型文件，请保持网络畅通直至整个流程结束[^1]。 ```bash ollama run deepseek/r1:7b ``` 这条指令将会让 Ollama 自动处理后续的一切事务，包括但不限于验证依赖关系以及实际的数据传输任务。

本地部署DeepSeek-7b

### 如何在本地环境部署 DeepSeek-7b 模型 #### 准备工作为了成功部署 DeepSeek-7b 模型，需准备如下工具和资源： - 安装 Python 环境以及 pip 工具。Python 版本建议不低于 3.8[^1]。 - 下载并安装 Ollama 软件包，这是用于管理和运行大型语言模型的重要组件之一[^2]。 #### 获取 DeepSeek-7b 模型文件访问官方指定渠道获取 DeepSeek-7b 的预训练权重和其他必要配置文件。通常这些资料会被打包成压缩文件形式提供给用户下载。确保遵循官方网站上的指引完成这一过程。 #### 设置虚拟环境与依赖项管理创建一个新的 Python 虚拟环境来隔离项目所需的库版本。激活该虚拟环境之后，通过 `requirements.txt` 文件安装所有必需的 Python 库。这一步骤有助于避免不同项目之间的冲突，并保持系统的整洁有序。 ```bash python -m venv my_deepseek_env source my_deepseek_env/bin/activate # Linux 或 macOS 用户 my_deepseek_env\Scripts\activate # Windows 用户 pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt # 假设存在一个名为 'requirements.txt' 的需求列表文件 ``` #### 加载与初始化模型实例编写一段简单的脚本来加载已下载好的 DeepSeek-7b 模型参数，并对其进行基本设置以便后续调用。这里假设已经有一个叫做 `load_model.py` 的模块负责处理这部分逻辑。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def load_and_prepare_model(model_name="DeepSeek-r1:7b"): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) return model, tokenizer ``` #### 测试模型功能最后，在确保一切正常的情况下，可以通过向模型输入一些样例文本来进行初步的功能验证。如果一切顺利，则说明本地部署已完成，现在可以在不连接互联网的情况下自由地利用这个强大的 AI 助手了。

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