Deepseek本地部署和投喂
时间: 2025-02-20 08:12:01 浏览: 116
### DeepSeek 本地部署教程
#### 准备环境
为了成功完成DeepSeek的本地部署,需先准备好运行环境。确保安装有Python版本3.8以上以及其他必要的依赖库,如PyTorch等机器学习框架[^2]。
#### 获取DeepSeek-R1模型文件
访问官方仓库下载对应版本的DeepSeek-R1预训练模型及其配置文件。由于该系列模型已开源并提供不同参数量级的选择(从1.5B到671B),可根据硬件条件和个人需求挑选适合的版本。
#### 配置与启动服务端口
解压所获得的压缩包至指定目录下,并按照README文档中的指导设置环境变量和修改配置项;之后通过命令行工具执行脚本以开启API接口监听的服务进程[^1]。
```bash
# 假设当前路径为解压后的根目录
cd path/to/deepseek-r1
source setup_environment.sh # 设置环境变量
python server.py # 启动HTTP RESTful API Server
```
#### 投喂数据集进行微调
对于希望利用自有数据优化现有能力的情况,则可以准备标注好的样本集合用于后续的迁移学习过程。具体操作上就是调整`train_data_path`指向自定义的数据源位置,并重新指派输出日志保存地址以便追踪进度情况。
```json
{
"model": {
...
},
"data": {
"train_data_path": "/path/to/your/dataset",
"output_dir": "./results"
}
}
```
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