部署deepseek加
时间: 2025-03-03 11:38:21 浏览: 49
### 部署 DeepSeek 的详细步骤
#### 准备工作环境
为了成功部署 DeepSeek 模型,首先需要准备合适的工作环境。这通常意味着安装必要的依赖库以及配置开发环境。
#### 获取源码
克隆代码仓库是第一步操作。假设 DeepSeek 代码托管在 GitHub 上,例如官方仓库 `deepseek-ai/DeepSeek-R1`:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git
cd DeepSeek-R1
```
此命令会从指定的 URL 下载项目到本地计算机,并进入该项目目录[^1]。
#### 修改资源链接
对于某些特定情况下的优化或加速需求,可以考虑更改默认使用的远程地址来获取预训练模型或其他资源。比如将文件夹中的所有指向 Hugging Face 的链接 (`huggingface.co`) 替换成镜像站点 (`hf-mirror.com`) 进行全局替换:
```bash
find . -type f -exec sed -i 's/huggingface\.co/hf-mirror\.com/g' {} +
```
上述脚本会在当前目录及其子目录下找到所有的文本文件并将其中匹配的部分替换成新的字符串[^2]。
#### 加载模型
接下来就是实际加载 deepseek 模型的过程,在这个阶段可以根据自己的硬件条件合理选择要下载的具体版本(量力而为)。具体方法可能涉及到通过 API 请求或是直接访问存储位置完成下载动作。
#### 启动服务
最后一步则是启动相应的应用程序或者 Web 服务端口监听请求,使得外部能够调用已部署好的 DeepSeek 实例来进行推理计算等工作负载处理。
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