autodl云服务器部署deepseek
时间: 2025-02-24 13:28:42 浏览: 122
### 部署DeepSeek到AutoDL云服务器
#### SSH隧道建立
由于AutoDL平台通常不开放HTTP或HTTPS服务,因此需要借助SSH隧道来实现安全连接[^1]。这一步骤对于确保后续部署过程中的通信安全至关重要。
#### 修改`app.py`文件适应Autodl环境
为了适配AutoDL的网络策略,需调整应用监听端口至6006,这是唯一允许外部访问的端口[^3]。此操作涉及编辑应用程序入口脚本`app.py`:
```python
if __name__ == "__main__":
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello DeepSeek!'
# 绑定特定IP与端口号
app.run(host='0.0.0.0', port=6006)
```
同时,在同一目录下新增`.env`配置文件用于存储API密钥及其他敏感信息:
```
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
OPENAI_API_BASE=http://127.0.0.1:5000/v1
```
这里假设DeepSeek会调用位于localhost上的VLLM API作为推理引擎的一部分;实际项目中应替换为对应的服务路径。
#### 设置Endpoint指向Supervisor节点
当处于集群模式时,客户端请求应当发送给指定的supervisor主机,默认情况下其URL格式为`http://${supervisor_host}:9997`[^2]。这意味着如果要让其他机器能够找到并使用已部署的应用程序,则必须正确设置该参数以反映当前架构布局。
#### 安装必要的Python包和其他依赖项
考虑到DeepSeek可能依赖于某些第三方库,建议先创建虚拟环境再执行pip install命令安装所需软件包列表(requirements.txt)。此外还需确认CUDA版本兼容性以及PyTorch等框架是否已经预装在目标实例之上。
#### 使用Ollama优化模型管理
鉴于Ollama提供了便捷的大规模语言模型生命周期管理功能——包括但不限于训练、评估和服务化发布——可以考虑将其集成进来辅助完成上述任务[^4]。特别是针对那些希望减少对公共云端设施依赖性的团队来说尤为适用。
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