deepseek本地部署7b 8b
时间: 2025-03-04 17:45:41 浏览: 92
### 关于 DeepSeek 模型本地部署方法和教程
#### 选择合适的参数量版本
对于希望在本地环境中部署 DeepSeek 大模型的开发者来说,可以选择不同参数规模的版本来适应不同的应用场景。其中,7B 和 8B 参数量版本因其相对适中的计算需求而成为较为常见的选项之一[^1]。
#### 安装依赖项与环境准备
为了顺利进行 DeepSeek 模型的本地部署工作,在开始之前需确保操作系统已经安装好必要的软件包以及配置好了相应的运行环境。这通常涉及到 Python 解释器及其库文件、CUDA 及 cuDNN 驱动程序等组件的设置。具体步骤可参照官方文档或社区分享的经验贴来进行操作[^3]。
#### 下载目标模型权重
通过 Ollama 提供的服务接口可以方便快捷地获取所需版本的预训练模型权重数据。以命令行方式为例,执行如下指令即可完成对指定大小(此处为7B/8B)DeepSeek-r1 的拉取动作:
```bash
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama pull deepseek-r1:8b
```
上述两条语句分别用于下载对应尺寸下的模型结构及相关参数信息至本地存储空间内待后续加载使用[^2]。
#### 加载并启动服务端口
当所有准备工作完成后,则可通过 API 调用来激活该大型语言处理单元,并监听特定网络地址上的请求连接。一般情况下会采用 Flask 或 FastAPI 这样的轻量化 web framework 来构建简易版 RESTful 接口服务器实例;当然也可以直接利用框架自带的功能模块简化流程设计过程。
```python
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/predict/")
async def predict(request: Request):
data = await request.json()
# 假设这里有一个函数 load_model_and_predict() 实现了具体的推理逻辑
result = load_model_and_predict(data["input_text"], model_size="7b")
return {"output": result}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)
```
此段代码片段展示了如何基于 FastAPI 创建一个简单的 HTTP POST 请求处理器,它接收 JSON 格式的输入文本作为预测对象并通过调用 `load_model_and_predict()` 函数返回经过选定规模(如 "7b")的大规模预训练模型加工后的输出结果。
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