deepseek本地部署学校
时间: 2025-02-23 15:29:28 浏览: 110
### 如何在学校环境中本地部署DeepSeek
#### 准备工作
为了成功地在学校环境中部署 DeepSeek,需先确认学校网络环境允许外部资源下载以及端口开放情况。通常情况下,学校的防火墙设置较为严格,可能需要联系管理员获取必要的权限和支持。
#### 安装 LM Studio
LM Studio 是一种用于本地部署 deepseek 的工具,它不仅支持单机运行还能够向同处一局域网内的设备提供服务接口[^1]。因此,在开始之前应当按照官方文档指示完成该平台的安装配置过程。
对于 Windows 用户来说,可以通过访问官方网站或者相关论坛寻找适合的操作指南;而对于 Linux 或 MacOS 平台,则建议直接参照 GitHub 上提供的说明文件执行命令行操作来安装最新版的应用程序。
#### 配置 DeepSeek 模型
一旦 LM Studio 成功启动并正常运作之后,下一步就是加载预训练好的 DeepSeek 模型了。这一步骤涉及到模型文件的下载与解压放置于指定目录下以便被应用程序识别读取。如果是在校园内部署的话,考虑到带宽限制等因素影响下载速度甚至无法连接至远程服务器的情况发生,最好提前准备好离线包形式的模型数据集,并将其上传到校内可访问的位置供后续使用。
另外值得注意的是,由于不同版本之间可能存在兼容性差异,所以在选择具体哪个 release 版本时要仔细核对系统需求列表确保所选项目能顺利适配当前硬件条件。
#### 接入自定义知识库 (RAG)
为了让 DeepSeek 更加贴合实际应用场景中的需求特点,可以考虑为其接入定制化的知识图谱或数据库作为补充资料源。通过这种方式可以使 AI 助手具备更强的理解能力和更广泛的信息覆盖面,从而更好地服务于特定领域内的问答任务。关于这部分内容的具体实施方法可以在之前的讨论中有提到过[RAG(本地知识库)][^2]的相关概念和技术细节。
#### API 调用实例
最后当一切准备工作都完成后就可以尝试利用编程语言编写简单的客户端脚本来测试新搭建的服务是否可用啦!这里给出一段基于 Go 语言编写的简单例子用来发起 HTTP 请求并与远端API交互:
```go
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"io/ioutil"
)
func main() {
resp, err := http.Get("http://localhost:8080/api/v1/query?q=hello%20world")
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
return
}
defer resp.Body.Close()
body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
fmt.Printf("%s\n", body)
}
```
这段代码展示了如何发送 GET 请求给位于 `localhost` 地址上监听着第 8080 号端口的服务端点 `/api/v1/query` ,并将返回的结果打印出来显示在控制台上。当然这只是最基础的功能演示而已,更多高级特性还需要进一步探索研究才行哦!
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