vs code本地部署deepseek
时间: 2025-02-14 11:19:24 浏览: 85
### 在 VS Code 中本地部署 DeepSeek
#### 环境配置
为了在 Visual Studio Code (VS Code) 中成功部署 DeepSeek 大模型,需先满足一定的环境条件。硬件方面的要求包括但不限于足够的内存和存储空间来处理大型数据集以及支持 CPU 或 GPU 的计算需求[^1]。
安装必要的软件依赖同样重要。通常情况下,这涉及到 Python 解释器及其版本的选择、pip 工具用于管理Python包以及其他可能需要的库文件或框架。对于特定于 DeepSeek 的设置,则应按照官方文档中的指导完成相应组件的下载与安装过程[^2]。
#### 安装扩展插件
利用像 Cline 和 Roo Code 这样的扩展可以极大地提高工作效率,在 VS Code 内部集成这些工具能够简化命令行操作流程,并提供更友好的图形界面来进行项目管理和调试工作。
#### 设置开发环境
创建一个新的虚拟环境专供此项目使用是一个良好的实践方法;通过这种方式隔离不同项目的依赖关系有助于减少冲突的可能性。激活该虚拟环境之后,接着执行 `pip install` 命令以获取所需的第三方模块和支持库:
```bash
python -m venv deepseek_env
source ./deepseek_env/bin/activate # Linux/MacOS
./deepseek_env/Scripts/activate.bat # Windows
pip install -r requirements.txt
```
#### 下载并加载预训练模型
根据提供的链接或者仓库地址克隆最新的源码副本到本地机器上。随后参照说明文档里的指示逐步导入已经预先训练完毕的大规模语言模型实例至当前的工作区中去。
#### 启动服务端口监听
最后一步就是启动服务器进程以便接收来自客户端应用程序发出的消息请求。一般而言,会有一个简单的 HTTP API 接口可供调用者发送 JSON 格式的查询字符串给后端处理器解析回应。确保正确设置了 IP 地址及开放的服务端口号等网络参数选项。
```python
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/predict")
async def predict(request: Request):
data = await request.json()
response = {"message": "This is a mockup response"}
return response
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
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