deepseek-r1:8b本地部署怎么集成到openmanus

### 将 DeepSeek-R1:8B 模型本地部署集成到 OpenManus 平台的方法 #### 一、环境准备 为了成功将 DeepSeek-R1:8B 集成至 OpenManus，需先完成必要的软件和依赖项安装。 1. **Conda 的安装** Conda 是一个强大的包管理工具，用于创建隔离的 Python 环境并安装所需的库。按照以下命令可以快速安装 Miniconda[^1]: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 2. **OpenManus 的安装与配置** 完成 Conda 安装后，可继续设置 OpenManus 所需的虚拟环境以及相关组件。具体操作如下： ```bash conda create -n openmanus python=3.9 conda activate openmanus pip install git+https://github.com/OpenManus/openmanus.git ``` 上述命令会克隆 OpenManus 库并安装其依赖项。 #### 二、DeepSeek-R1:8B 的本地部署 对于 DeepSeek-R1:8B 模型的本地化部署，可以通过 Docker 或直接运行的方式实现。以下是基于 Docker 的方法： 1. **拉取 DeepSeek-R1:8B 映像** 访问 DeepSeek 官方仓库页面下载对应版本镜像文件，并执行以下指令加载模型： ```bash docker pull deepseekai/deepseek-r1:8b ``` 2. **启动容器服务** 启动带有指定 GPU 支持的服务实例，确保硬件资源满足需求： ```bash nvidia-docker run --rm -it \ -p 8000:8000 \ deepseekai/deepseek-r1:8b serve ``` 此处端口映射 `8000` 对应的是默认 RESTful API 接口地址[^2]。 #### 三、集成过程详解 当两个独立模块分别搭建完成后，则进入最终融合阶段——即让 OpenManus 能够调用已部署好的 DeepSeek-R1:8B 实例。 1. **修改 OpenManus 配置文件** 编辑位于 `.openmanus/config.yaml` 中的内容，新增字段指向远程推理服务器位置： ```yaml model: type: remote url: http://localhost:8000/v1/models/deepseek-r1:predict ``` 这样定义之后，每次触发预测请求都会转发给后台处理单元。 2. **验证连接状态** 利用简单的脚本测试整个链路是否通畅无阻塞现象发生： ```python import requests data = {"inputs": ["Hello, how are you?"]} response = requests.post( 'http://localhost:8000/v1/models/deepseek-r1:predict', json=data, ) print(response.json()) ``` #### 四、注意事项 - 如果目标机器缺乏 NVIDIA CUDA 加速支持，请考虑调整为 CPU 版本或者升级显卡驱动程序。 - 建议定期查阅 [DeepSeek 官网](https://www.deepseek.ai/) 获取最新的文档资料和技术指导信息[^3]。 ---