在已经部署好deepseek-r1:7b的电脑上，本地部署AI Agent，项目目录树以及其中代码

<think>好的，我现在需要帮助用户在已经部署好DeepSeek-R1-7B模型的环境中，本地部署一个AI Agent，并展示项目目录结构和相关代码示例。首先，我要回顾用户提供的引用内容，看看有哪些已有的信息可以利用。 根据引用[1]，用户已经在anything-llm目录下创建了config.yaml文件，配置了DeepSeek-R1-7B模型的路径。这意味着用户可能已经按照之前的指导设置了模型路径和环境配置。接下来，用户提到想在这个基础上部署AI Agent，所以需要整合现有的模型配置到新的项目中。 引用[2]提到使用vLLM部署模型并启动API服务，这可能是一个有效的方法来让AI Agent访问模型。引用[3]提供了模型下载的链接，而引用[4]则详细描述了通过Ollama和Chatbox工具部署模型的步骤。用户可能希望结合这些方法，但当前的重点是AI Agent的部署，所以可能需要选择其中一种部署方式，比如使用vLLM启动API服务，或者直接通过Ollama运行模型。 接下来，我需要考虑用户的上一次问题，他们之前询问过本地部署AI Agent的目录结构和代码示例，现在在已有模型的情况下需要调整结构。因此，项目目录需要包含配置文件、工具模块、代理核心模块、数据存储等，同时可能需要整合模型配置和API调用。 用户要求目录树结构和代码示例，因此需要设计一个合理的目录结构，例如将模型配置放在config目录，工具模块放在tools下，代理代码在agents目录中。此外，主程序入口main.py需要初始化Agent并连接模型服务。 在代码方面，可能需要编写一个基础Agent类，能够加载模型配置、添加工具模块，并处理用户查询。例如，使用vLLM的API服务，Agent需要通过HTTP请求与模型交互，或者直接调用本地模型实例。根据引用[2]，使用vLLM启动的API服务类似于OpenAI的API，因此可以编写代码发送请求到本地API端点。 还需要考虑如何集成已有的工具模块，比如PDF解析或图像生成工具，这可能需要在tools目录下添加相应的Python文件，并在Agent中注册这些工具。同时，引用[4]提到的Ollama部署方式可能需要不同的集成方法，但用户目前已经部署了模型，可能更倾向于直接通过API调用。 在部署建议部分，需要提到硬件要求，比如GPU显存，以及环境配置如Python版本、依赖库安装。另外，性能优化如量化技术（引用中提到bitsandbytes的4-bit量化）可能也是需要考虑的点。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明目录结构和代码示例，并附上相关问题供用户进一步参考。需要检查LaTeX格式是否正确，所有行内数学表达式使用$...$，独立公式用$$...$$，但当前内容可能较少涉及数学公式，但需注意可能的变量或路径中的符号。 现在需要验证目录结构是否符合用户之前的示例，同时代码示例是否正确引用了模型路径和API配置。例如，在config/model.yaml中配置DeepSeek-R1-7B的路径，主程序中使用该配置初始化模型连接。此外，确保代码中的工具注册和查询处理逻辑正确，比如使用装饰器注册工具，并在处理查询时检查工具是否适用。 可能还需要考虑如何在不同部署方式（vLLM API或Ollama）之间切换，但用户已经部署了模型，所以可能更倾向于直接使用本地API服务。因此，代码示例中可能需要展示如何通过requests库发送POST请求到本地API端点，获取模型响应。 总结步骤：设计目录结构，编写配置文件，实现Agent类，集成工具模块，主程序初始化并运行交互式会话。确保引用正确，如引用[2]的vLLM部署命令，引用[4]的Ollama方法作为替代方案，但当前主要使用vLLM的API服务。</think>根据您已部署的DeepSeek-R1-7B模型环境，结合最新引用内容，本地AI Agent部署方案如下： # 本地AI Agent部署指南（适配DeepSeek-R1） ## 一、项目目录结构（适配模型部署） ``` deepseek-agent-project/ ├── config/ │ ├── model.yaml # 模型服务配置（引用[1]增强） │ └── agent_config.py # Agent行为参数 ├── api/ │ └── vllm_api.py # vLLM服务接口（基于引用[2]） ├── agents/ │ ├── base_agent.py # 代理基类 │ └── deepseek_agent.py# 专用代理实现 ├── tools/ │ ├── document_loader/ # 文档处理工具 │ └── api_tools.py # 外部API调用工具 ├── models/ # 模型存储目录（引用[1][3]） │ └── DeepSeek-R1-7B/ # 已部署的模型文件 └── main.py # 服务启动入口 ``` ## 二、核心配置与代码实现 ### 1. 增强版模型配置（config/model.yaml） ```yaml # 整合引用[1][2]的配置方案 model_server: name: "deepseek-r1-7b" api_type: "vllm" # 使用vLLM部署方案 base_url: "http://localhost:8000/v1" model_path: "/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" api_params: temperature: 0.7 max_tokens: 2048 ``` ### 2. vLLM服务接口（api/vllm_api.py） ```python import requests class DeepseekAPI: def __init__(self, config): self.endpoint = f"{config['base_url']}/chat/completions" self.headers = {"Content-Type": "application/json"} def generate(self, prompt): payload = { "model": config['name'], "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "temperature": config['api_params']['temperature'] } response = requests.post(self.endpoint, json=payload, headers=self.headers) return response.json()['choices'][0]['message']['content'] ``` ### 3. 专用Agent实现（agents/deepseek_agent.py） ```python from langchain.agents import Tool from langchain.agents import initialize_agent class DeepseekAgent: def __init__(self, model_config): self.llm = self._init_model(model_config) self.tools = self._load_tools() def _init_model(self, config): # 使用引用[2]的vLLM服务配置 if config['api_type'] == 'vllm': return DeepseekAPI(config) def _load_tools(self): return [ Tool( name="Document Search", func=self._doc_search, description="用于PDF/Word文档内容检索" ) ] def process_query(self, query): return self.llm.generate(query) ``` ## 三、部署流程优化（基于引用[2][4]） 1. **启动模型服务**（需提前部署vLLM） ```bash # 使用引用[2]的启动命令优化 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ${PWD}/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B \ --served-model-name DeepSeekR1 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --dtype float16 \ --gpu-memory-utilization 0.85 ``` 2. **启动Agent服务** ```python # main.py 增强版 from agents.deepseek_agent import DeepseekAgent import yaml def load_config(): with open('config/model.yaml') as f: return yaml.safe_load(f) if __name__ == "__main__": config = load_config() agent = DeepseekAgent(config['model_server']) # 示例交互 while True: query = input("用户输入: ") print(f"Agent响应: {agent.process_query(query)}") ``` ## 四、部署验证方法 1. 使用curl测试API连通性 ```bash curl http://localhost:8000/v1/models \ -H "Content-Type: application/json" ``` 2. 检查GPU显存占用（应显示vLLM进程） ```bash nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used --format=csv ``` ## 五、性能优化建议 1. 使用`--quantization awq`参数启用4-bit量化（需GPU支持） 2. 调整`--gpu-memory-utilization 0.9`提升显存利用率[^2] 3. 添加Redis缓存层缓存常见查询结果