本地部署deepseekr1配置
时间: 2025-02-14 13:17:41 浏览: 69
### 配置和部署 DeepSeek-R1 的本地环境
#### 准备工作
为了顺利安装并运行DeepSeek-R1,在开始之前需确认计算机已满足最低硬件需求,并完成必要的软件准备。这包括但不限于Python版本兼容性的验证以及虚拟环境的创建。
#### 安装依赖项
按照官方文档指示,先通过命令行工具更新系统的包管理器至最新状态,接着利用pip或其他方式获取项目所需的全部外部库文件[^1]。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此操作会依据`requirements.txt`内定义的具体清单自动下载并设置好所有必需品。
#### 下载模型
考虑到不同用户的设备条件差异较大,因此提供了多种大小规格的大规模预训练语言模型供选择。推荐根据个人硬盘剩余容量挑选合适尺寸的版本;对于大多数应用场景而言,1.5B参数量级通常能够提供良好的性能表现同时兼顾存储效率[^2]。
一旦决定了具体型号之后,则可通过指定链接直接拉取对应资源到本地目录:
```bash
wget https://example.com/path_to_model/model_1.5b.zip
unzip model_1.5b.zip -d ./models/
```
上述指令示范了怎样从网络位置提取压缩后的模型档案,并将其解压放置于应用程序预期读取的位置之下。
#### 启动服务端口
最后一步便是激活API接口监听进程,使得前端界面或者其他客户端可以通过HTTP请求访问后端处理逻辑。一般情况下只需简单执行如下脚本即可启动内置Web服务器实例:
```python
from app import create_app
if __name__ == "__main__":
application = create_app()
application.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
```
这段代码片段展示了如何基于Flask框架构建最小化的RESTful API入口点,允许开发者轻松调试功能模块的同时也方便后续扩展维护。
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