高校本地部署deepseek的api
时间: 2025-06-23 09:35:32 浏览: 5
### 高校环境下的 DeepSeek API 本地部署
要在高校服务器上实现 DeepSeek API 的本地部署,可以遵循以下方法和建议:
#### 准备工作
在开始之前,需确认硬件资源满足需求。DeepSeek-R1 671B 是一个超大规模模型,通常需要高性能 GPU 支持(如 NVIDIA A100 或 V100)。此外,还需要足够的存储空间来保存权重文件和其他依赖项[^1]。
#### 安装基础环境
以下是安装所需的基础软件包:
```bash
sudo apt update && sudo apt install -y git curl wget build-essential python3-pip
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 获取 DeepSeek 模型及其工具链
通过官方文档或 GitHub 存储库下载 DeepSeek 所需的 Python 库 `deepseek` 和其他支持组件。例如:
```bash
pip install deepseek
```
如果需要更高级的功能(如 RAG、LangChain 整合),还需额外安装这些模块的相关依赖[^2]。
#### 下载预训练模型权重
访问 DeepSeek 提供的开放模型仓库地址,下载对应版本的权重文件至本地路径 `/path/to/models/` 中。具体命令如下所示:
```bash
mkdir /path/to/models/
cd /path/to/models/
wget https://example.com/deepseek-r1-weights.tar.gz
tar zxvf deepseek-r1-weights.tar.gz
rm deepseek-r1-weights.tar.gz
```
#### 启动服务端口监听
配置完成后即可启动 HTTP RESTful 接口对外提供查询功能,默认绑定到 localhost 上运行;若要允许外部网络连接,则修改 bind 参数指定 IP 地址。
```python
from deepseek import serve_model_api
serve_model_api(
model_path="/path/to/models/",
host="0.0.0.0",
port=8080,
max_workers=4
)
```
以上脚本会开启一个简单的 Web Server,在指定端口号处等待客户端请求到来并返回推理结果[^1]。
#### 微调与优化
对于特定领域应用可能存在的局限性问题,可以通过 Fine-Tuning 技术进一步提升性能表现。此过程涉及准备标注好的数据集、调整超参设置等多个环节[^2]。
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