deepseek本地部署以及vscode嵌入deepseek
时间: 2025-02-19 19:31:59 浏览: 110
### 部署 DeepSeek 并集成至 VSCode
#### 安装依赖环境
为了确保开发环境中的一致性和隔离性,建议使用 Pipenv 来管理 Python 项目所需的虚拟环境及其依赖项。通过安装并激活特定于项目的虚拟环境,可以避免不同项目间库版本冲突的问题[^1]。
```bash
pip install pipenv
cd path/to/deepseek/project
pipenv install --dev
pipenv shell
```
上述命令会创建一个新的虚拟环境,并安装 `Pipfile` 中定义的所有生产与开发阶段所需包。
#### 获取源码
假设已经获取到了 DeepSeek 的仓库地址,则可以通过 Git 下载最新版代码:
```bash
git clone https://github.com/your-repo-url.git deepseek-project
cd deepseek-project
```
#### 启动应用服务
进入项目根目录后,启动 Flask 应用程序前记得关闭调试模式以适应生产环境配置[^4]。
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=False)
```
对于本地测试来说,在运行之前可暂时保留 `debug=True` 方便查看错误日志;但在实际部署时务必设为 `False`。
#### 使用 Visual Studio Code 进行集成
Visual Studio Code (VSCode) 是一款流行的编辑器,支持多种插件扩展来增强功能。针对 Python 开发者而言,有几个重要的设置可以帮助更好地工作:
- **Python 扩展**: 提供语法高亮、Linting 和 IntelliSense 支持。
- **Pylance 或 Microsoft Python Language Server**: 增强智能感知体验。
- **Remote Development Extensions Pack**: 如果希望直接连接远程服务器上的容器或 SSH 主机进行开发的话非常有用。
完成这些准备之后,打开 `.vscode/settings.json` 文件加入如下配置以便自动识别由 Pipenv 创建的解释器路径:
```json
{
"python.pythonPath": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python",
"terminal.integrated.shellArgs.linux": ["-l"]
}
```
注意这里假定操作系统为 Linux 类型,其他平台需相应调整。
最后重启 VSCode 即可享受流畅高效的编码流程!
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