本地服务器上部署deepseek
时间: 2025-02-20 12:36:36 浏览: 68
### 如何在本地服务器上部署 DeepSeek
#### 准备工作
确保已经成功安装 Ollama 平台,这是运行 DeepSeek 的前提条件[^1]。
#### 下载并安装 DeepSeek 模型
对于希望使用特定版本模型的用户来说,比如 DeepSeek-R1 1.5B 版本,在完成 Ollama 安装之后应当按照官方文档指引来获取该预训练模型文件,并将其放置于指定目录下以便后续调用。
```bash
ollama install deepseek-r1-1_5b
```
此命令会自动处理依赖关系并将所需资源下载到本地环境中。
#### 配置环境变量与参数设置
依据个人需求调整相关配置项,如 GPU/CPU 使用情况、内存分配比例等。这部分通常涉及到修改启动脚本中的环境变量定义部分或是通过命令行传递额外选项给程序入口函数[^2]。
#### 利用宝塔面板简化流程
考虑到许多用户可能更倾向于图形界面下的操作方式,可以考虑借助类似于宝塔这样的管理工具来进行更加直观便捷的服务搭建过程。特别是针对那些不熟悉 Linux 命令行的新手而言,这种方法能够显著降低入门门槛的同时也提高了工作效率。
#### 测试服务可用性
最后一步是要验证整个系统的正常运作状况,这可以通过向 API 接口发送请求的方式实现。如果一切顺利的话,则应该可以看到返回的结果中包含了由 DeepSeek 处理过的数据信息。
相关问题
本地化服务器部署Deepseek
### 如何在本地服务器上部署 Deepseek
#### Linux 平台下的部署方法
对于Linux平台,在命令行环境中执行特定指令可以启动Deepseek模型。具体操作是在具有管理员权限的终端中输入`[root@localhost ~]# ollama run deepseek-r1`来运行指定版本的Deepseek模型[^1]。
为了优化性能或满足个性化需求,可以通过设置环境变量的方式自定义Ollama的安装位置。这一步骤并非强制要求,但如果希望更改默认路径,则可以在shell中添加如下语句:`export OLLAMA_HOME=/your/desired/path`,其中`/your/desired/path`应替换为实际期望存储的位置[^4]。
#### Windows 平台上部署指南
针对Windows操作系统用户,完成前期准备工作之后,只需简单地追加参数至原有命令后面即可调用已预先加载好的Deepseek模型实例。完整的命令形式应该是这样的:`ollama run deepseek-r1:1.5b`,这里`:1.5b`部分指定了所使用的具体模型版本号[^2]。
#### 配置Web界面访问
为了让外部能够更便捷地获取由Deepseek提供的服务功能,通常会借助Nginx这类反向代理软件实现网络请求转发。当一切准备就绪后——即完成了上述任一系统的部署流程并调整好相应配置文档的内容(比如server block设定),记得要重启Nginx使新的改动生效。此后便可通过预设网址如`http://ai.ffep.online`直接进入Open WebUI页面享受智能化交互体验了[^3]。
```bash
# 设置OLLAMA_HOME环境变量 (可选)
export OLLAMA_HOME=/your/desired/path
# 启动DeepSeek模型于Linux系统下
[root@localhost ~]# ollama run deepseek-r1
# 在Windows平台上启动带有特定版本号的DeepSeek模型
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
本地linux服务器部署deepseek
### 如何在本地Linux服务器上安装和配置DeepSeek
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek,在开始之前需确认 Linux 服务器满足最低硬件需求并已更新至最新状态。对于 CentOS 或其他基于 Red Hat 的发行版,确保系统已经安装了必要的依赖包。
#### 安装 Ollama 核心组件
由于 DeepSeek 需要通过 Ollama 来运行,因此先按照官方指导完成 Ollama 的安装:
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
这条命令会自动获取并设置好环境以便后续操作[^1]。如果遇到下载缓慢的情况,可以考虑调整 `/etc/hosts` 文件来优化连接性能[^2]。
#### 获取与安装 DeepSeek R1 模型
一旦 Ollama 成功安装完毕,则继续进行 DeepSeek 特定部分的部署流程。这通常涉及从指定位置拉取预训练好的模型文件,并将其加载入内存准备服务调用。具体步骤可能依据官方文档有所变化,但一般遵循如下模式:
- 访问提供 DeepSeek 资源的位置;
- 使用合适的工具(如 `wget`, `git clone` 等)下载所需资源;
- 执行任何额外的初始化脚本或指令以激活该模型的服务端口;
请注意实际过程中应当参照最新的官方指南来进行每一步骤的操作,因为软件版本迭代可能导致上述过程中的细节有所不同。
#### 测试安装成果
最后验证整个系统的正常运作非常重要。可以通过发送测试请求给新启动的服务实例,观察返回的结果是否符合预期,以此判断安装是否成功以及是否存在潜在问题需要解决。
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