麒麟deepseek本地部署
时间: 2025-02-08 09:03:14 浏览: 353
### 麒麟 DeepSeek 本地部署教程和指南
#### 1. 准备工作环境
为了成功在本地环境中部署麒麟 DeepSeek,需确保计算机满足最低硬件需求并安装必要的软件依赖项。官方建议运行特定版本的模型,如 DeepSeek-R1-Distill 模型[^1]。
#### 2. 获取 DeepSeek 软件包
访问官方网站或指定资源库下载最新版的 DeepSeek 安装文件。对于开源项目,通常可以从 GitHub 或其他代码托管平台获取源码或预编译二进制文件。
#### 3. 设置虚拟环境 (可选)
创建 Python 虚拟环境有助于隔离不同项目的依赖关系,防止冲突发生。可以使用 `venv` 或者 `conda` 工具来建立新的虚拟环境:
```bash
python -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate # Linux/MacOS
deepseek-env\Scripts\activate # Windows
```
#### 4. 安装依赖项
根据提供的文档说明,在命令行工具中执行 pip 命令以安装所需的 Python 库和其他外部组件。这一步骤可能涉及 TensorFlow、PyTorch 等机器学习框架以及其他辅助工具。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 5. 加载预训练模型权重
如果选择了像 DeepSeek-Zero 这样的变体,则需要加载相应的预训练参数。这些权重可以通过在线接口自动下载或是手动上传到本地存储位置[^2]。
#### 6. 启动服务端口监听
完成上述配置之后,启动服务器进程使其能够接收来自客户端的应用请求。具体操作取决于所使用的 Web 框架(Flask/Django),一般情况下会有一个简单的 HTTP API 接口用于交互测试。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json['data']
result = model.predict(data) # Assuming 'model' is already loaded
return jsonify({'prediction': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=8080)
```
#### 7. 测试与验证
通过发送样本数据至刚刚开启的服务地址来进行初步的功能性和性能评估。确保一切正常运作后再考虑进一步优化调整。
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