如何在cursor中部署deepseek
时间: 2025-02-28 22:07:24 浏览: 82
### 如何在Cursor平台部署DeepSeek
#### 准备工作
为了能够在Cursor平台上集成和使用DeepSeek,需先完成必要的准备工作。确保已经注册并获得了访问DeepSeek API所需的API密钥[^5]。
#### 安装依赖库
如果项目基于Python开发,则可能需要安装一些额外的包来简化与DeepSeek API交互的过程。可以考虑克隆官方提供的示例代码仓库作为起点:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/construction-safety-r1.git
```
此操作会下载包含所有必要文件的一个Git仓库副本到本地计算机上[^4]。
#### 获取URL及配置环境变量
对于初次使用者来说,找到正确的API端点非常重要。可以从官方文档中的特定部分获取详细的说明和支持的信息;通常情况下,在首次调用API时所使用的URL会被特别标注出来以便于识别[^3]。
#### 设置Cursor插件参数
当准备就绪之后,打开Cursor应用程序,并按照提示设置新的AI服务提供商选项——这里应选择`Deepseek`作为提供者名称。接着指定要使用的具体模型版本(例如:`DeepSeek Chat`),最后输入之前获得的有效API key以完成整个过程。
#### 测试连接稳定性
确认以上各项设定无误后,建议进行简单的测试请求,验证能否顺利接收到预期响应数据。这一步骤有助于提前发现潜在问题所在,进而采取相应措施加以解决,比如调整网络设置或重新核对认证凭证等细节之处[^1]。
相关问题
cursor如何部署deepseek
### 如何部署 DeepSeek 项目
#### 准备工作
为了成功部署DeepSeek项目,确保环境满足推荐配置要求[^3]。这通常涉及到操作系统版本、内存大小以及处理器性能等方面的具体参数。
#### 获取源码
访问官方仓库获取最新版的DeepSeek-VL项目源码。可以通过Git工具克隆指定链接中的存储库来完成此操作[^2]:
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-VL.git
```
#### 安装依赖项
进入解压后的项目根目录并安装所需的Python包和其他依赖组件。一般情况下会有一个`requirements.txt`文件列出所有必要的第三方模块。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 修改配置文件
按照官方文档指导调整项目的设置选项,特别是数据库连接字符串、API密钥以及其他敏感数据应妥善保管且不提交至公共代码托管平台。更多详细的配置指南可参阅专门页面。
#### 启动应用服务
利用内置命令或者通过Docker容器化方式启动应用程序实例。对于后者而言,则需要预先构建镜像再运行容器;而对于前者可以直接执行入口脚本来激活Web服务器进程。
```bash
python manage.py runserver
# 或者使用 Docker Compose (如果适用)
docker-compose up --build
```
#### 测试验证
最后一步是对新搭建的服务进行全面的功能性和稳定性测试,确认各个功能模块均正常运作无误之后即可正式投入使用。
cursor部署deepseek
### 如何部署 DeepSeek 项目
#### 准备工作
为了顺利部署DeepSeek R1,在开始之前需要确认已经准备好一台运行Linux系统的计算机,并具备管理员权限。此外,还需确保网络连接正常以便下载必要的组件。
#### 下载并安装 Ollama
通过官方提供的链接访问下载页面[^2],根据实际需求选择合适的版本进行下载。对于本指南而言,重点在于Linux环境下的操作流程。获取到安装包后,将其上传至目标机器或者直接利用wget命令在线拉取资源。接着执行如下指令来完成初步设置:
```bash
# 假设已获得安装脚本或二进制文件名为install_ollama.sh
chmod +x install_ollama.sh
./install_ollama.sh
```
验证安装成果可通过`ollama`命令实现;如果显示帮助信息或其他可用选项,则表明安装过程顺利完成。
#### 修改配置以支持远程访问
为了让其他设备也能接入此服务,有必要调整默认的安全策略允许外部请求进入。具体做法是编辑位于`/etc/systemd/system/ollama.service`的服务定义文档,添加一行用于指定监听地址与端口的环境变量声明:
```bash
sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service
```
在文件中的适当位置加入以下内容:
```ini
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
```
保存更改后的配置并通过下面两条命令使新的设定生效:
```bash
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
```
#### 加载预训练模型
最后一步就是加载由深度求索开发团队发布的deepseek-r1模型实例。这可以通过简单的CLI调用来达成目的:
```bash
ollama run deepseek-r1:7b
```
上述命令会自动处理依赖关系并将选定规模(此处为7B参数量)的大规模语言模型加载入内存准备就绪供后续交互查询之用。此时可以再次使用`ollama list`检查当前环境中存在的所有可用模型列表。
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