本地部署 deepseek 7B
时间: 2025-04-23 12:57:43 浏览: 36
### 部署 DeepSeek 7B 模型
为了在本地环境中成功部署 DeepSeek 7B 模型,需遵循一系列特定的操作流程。
#### 准备工作环境
确保已安装 Python 和必要的依赖库。创建一个新的虚拟环境并激活它:
```bash
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
pip install --upgrade pip
```
#### 安装所需软件包
下载并解压 DeepSeek 7B 聊天模型文件夹 `deepseek-7b-chat` 后,在该目录下执行如下命令来安装所需的Python包:
```bash
cd path/to/deepseek-7b-chat/
pip install -r requirements.txt
```
如果缺少 `requirements.txt` 文件,则可以根据实际情况手动添加如transformers等常用NLP处理库。
#### 加载与初始化模型
通过加载配置文件 (`config.json`) 及权重参数(`model.safetensors`) 来实例化模型对象[^1]:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"./",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True
).eval()
```
注意上述路径应指向实际存储有 DeepSeek 7B Chat 的根目录位置。
#### 设置 API 接口服务
对于API接口设置部分,可以参照 Ollama 模型配置方式,利用 FastAPI 或 Flask 构建简单的 HTTP RESTful Web Service 。这里给出基于FastAPI的一个简单例子:
```python
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.post("/generate/")
async def generate_text(prompt: str):
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors='pt').to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
response = tokenizer.decode(outputs[0])
return {"response": response}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=11434)
```
此段代码实现了接收 POST 请求并将输入文本传递给预训练好的 DeepSeek 7B 进行推理计算的功能[^3]。
启动服务器后即可访问 http://127.0.0.1:11434/generate 发送请求获取回复结果。
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