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deepseek服务器部署

时间: 2025-02-04 16:19:11 浏览: 147

### DeepSeek 服务器部署教程 #### 环境准备为了成功部署 DeepSeek 服务器，环境准备工作至关重要。这通常涉及配置操作系统、安装必要的依赖库以及设置开发环境。确保所使用的机器满足最低硬件需求，并已安装 Python 和其他必备软件包[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-pip pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 安装 DeepSeek 工具包获取并安装最新版本的 DeepSeek 库文件。可以通过官方仓库克隆项目源码或直接通过 PyPI 下载发布版： ```bash git clone https://github.com/your-repo/deepseek.git cd deepseek pip3 install . ``` 或者更简单的方式是从 PyPI 安装: ```bash pip3 install deepseek ``` #### 使用 LMStudio 部署模型服务除了命令行方式外，还可以利用图形界面工具如 LMStudio 来简化部署流程。LMStudio 提供了一个直观的操作面板让用户能够轻松加载预训练好的 DeepSeek 模型并将其转化为可调用的服务接口[^2]。 #### 启动与测试 API 接口完成上述步骤之后，启动 RESTful Web Service 并验证其功能是否正常工作。一般情况下会提供一个简单的 HTTP 请求例子帮助开发者快速上手使用新搭建起来的服务端点。 ```python from fastapi import FastAPI, Request import uvicorn app = FastAPI() @app.post("/search/") async def search(request: Request): data = await request.json() query_text = data.get('query', '') # 假设这里有一个名为 `deepseek_search` 的函数用来执行实际查询逻辑 result = deepseek_search(query=query_text) return {"results": result} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ```

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