deepseek满血版 本地部署
时间: 2025-02-20 12:39:14 浏览: 82
### DeepSeek 完整版本地部署教程
#### 一、本地部署条件
为了成功部署 DeepSeek 的完整版本,环境准备至关重要。确保计算机满足最低硬件需求并安装必要的依赖项[^1]。
- **操作系统**: Windows, Linux 或 macOS
- **内存**: 至少8GB RAM推荐16GB以上
- **存储空间**: 需要至少20GB可用磁盘空间用于安装文件及相关数据集
- **Python 版本**: Python 3.7 及以上版本
- **其他工具**: Git 和 Docker (可选)
#### 二、使用步骤
##### 软件安装(以Windows为例)
在开始之前,先确认已正确设置了开发环境。对于 Windows 用户来说,这通常意味着安装 Visual Studio Code 或 PyCharm 这样的 IDE 来编写和运行代码。
```bash
# 更新pip至最新版本
python -m pip install --upgrade pip
```
接着按照官方文档指示逐步完成 Anaconda 发行版的设置过程,它包含了 Conda 包管理器以及 Jupyter Notebook 等实用组件,有助于简化后续操作中的许多环节。
##### DeepSeek 下载与配置
获取最新的稳定发行版源码压缩包链接后,在命令提示符窗口执行如下指令来解压并切换到项目根目录下继续初始化虚拟环境:
```bash
tar zxvf deepseek-x.x.x.tar.gz # 解压 tarball 文件
cd deepseek # 切换工作路径
conda create --name myenv python=3.9 # 创建新的 conda envirnoment
conda activate myenv # 启动刚刚创建的新环境
pip install -r requirements.txt # 安装所需库列表
pre-commit install # 设置 git hook 提交前检查脚本
```
最后一步是调整 `config/settings.py` 中的各项参数选项以适应个人偏好或特定应用场景下的性能优化目标;同时也要记得修改 `.env.example` 复制生成实际使用的`.env`文件以便于保存敏感信息而不暴露在外网环境中。
##### 使用 API 访问本地 DeepSeek 模型
一旦完成了上述准备工作,则可以通过 RESTful APIs 方便快捷地调用训练完毕后的机器学习模型来进行预测分析任务。具体实现方式参见附带说明手册内的接口定义部分[^2]。
```python
import requests
response = requests.post(
"http://localhost:5000/api/v1/predict",
json={"input": ["example input"]}
)
print(response.json())
```
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