DEEPSSK 本地部署
时间: 2025-02-24 13:32:26 浏览: 2835
### DEEPSSK本地部署教程和配置指南
#### 准备工作
为了成功安装并运行DEEPSSK,在开始之前需确认已准备好满足最低需求的操作环境,包括但不限于操作系统版本、Python解释器以及必要的依赖库等[^1]。
#### 安装依赖项
通过命令行工具获取项目所需的全部外部包。通常情况下会建议创建一个新的虚拟环境来隔离这些依赖关系以免影响其他项目的正常运作。对于大多数Linux发行版而言,可以利用pip来进行批量安装操作:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
上述指令将会读取位于仓库根目录下的`requirements.txt`文件,并据此下载指定版本的各个软件组件到当前环境中去[^2]。
#### 数据集准备
考虑到模型训练过程中需要用到特定格式的数据集合作为输入源材料之一;因此有必要提前完成相应资源的收集整理工作。具体做法可能涉及从公开渠道下载官方提供的样例数据集或者是自行构建一套适用于目标任务场景的新颖素材库[^3]。
#### 配置参数调整
编辑config.py (或者其他形式存在的全局设定脚本),修改其中涉及到路径指向、超参定义等方面的关键条目以适配个人电脑上的实际情况。比如更改默认保存位置为用户自定义文件夹地址等等[^4]。
#### 启动服务端口监听
最后一步就是激活应用程序本身啦~一般来讲只要简单执行main.py就能让整个框架跑起来咯!当然如果遇到任何异常提示信息也别慌张,仔细阅读报错详情往往能够帮助快速定位问题所在之处哦~
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)
```
这段代码片段展示了如何设置Flask Web服务器的相关属性以便于后续访问API接口等功能模块[^5]。
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