deepseek部署r1

### 如何在R1环境部署DeepSeek #### 下载并安装Ollama 为了开始本地部署DeepSeek R1，首先需要获取Ollama工具。通过浏览器访问 Ollama 官方网站 ollama.com 进行下载和安装[^1]。 #### 获取DeepSeek R1模型文件对于CentOS服务器上的部署工作，在拥有Hugging Face账号的前提下，利用命令行界面执行如下指令来下载所需的DeepSeek R1版本： ```bash huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-r1-7b-chat --revision v2.0.0 --token hf_YourTokenHere --local-dir ./deepseek-r1-original --exclude "*.safetensors" ``` 注意：上述命令中的`hf_YourTokenHere`部分应当被替换为实际有效的Hugging Face API令牌[^2]。 #### 启动DeepSeek R1服务完成前置准备工作之后，可以通过Docker容器启动已经准备好的DeepSeek R1实例。具体操作是在ollama容器内部运行指定的大规模预训练模型，即输入以下命令实现这一点： ```bash docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:1.5b ``` 这一步骤确保了DeepSeek R1可以在支持的环境中正常运作，并准备好接收来自用户的请求和服务调用[^3]。

DeepSeek-R1部署

### DeepSeek-R1部署指南 #### 准备工作为了成功部署DeepSeek-R1，需先准备好必要的环境配置。这包括安装Python以及设置虚拟环境等基础操作[^1]。 #### 安装依赖库通过`pip install -r requirements.txt`命令可以一次性安装项目所需的所有第三方包。确保requirements文件位于当前目录下。 ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### 下载模型权重访问官方GitHub页面获取预训练好的模型参数，并将其放置于指定路径以便程序加载使用。具体链接可以在论文附件中找到更多细节说明[^2]。 #### 启动服务端口利用内置脚本启动API服务器，默认监听8000端口。可根据实际需求修改配置文件中的port选项来更改对外提供服务的具体端口号。 ```bash python app.py --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` #### 测试接口功能最后一步是对已搭建完毕的服务进行简单的功能性验证。可以通过发送HTTP请求至相应路由地址实现这一目的；例如，在浏览器里输入http://localhost:8000/ping查看返回状态码是否正常。

deepseek-r1部署

### 如何部署 DeepSeek-R1 #### 准备环境为了成功运行 DeepSeek-R1 模型，确保安装了必要的依赖项和库。通常情况下，这涉及到 Python 环境及其相关包的设置。 ```bash pip install torch transformers accelerate ``` 这些命令会安装 PyTorch、Hugging Face Transformers 库以及其他加速训练过程所需的工具[^2]。 #### 下载模型权重 DeepSeek 提供了几种不同大小版本的预训练模型可供选择，其中最小的是 `deepseek-r1:1.5b` 版本，适合用于资源有限的情况下的快速原型开发或实验用途。下载指定版本可以通过 Hugging Face Model Hub 或者官方提供的链接完成： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "DeepSeek-1.5b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` 这段代码展示了如何加载 tokenizer 和 model 对象以便后续使用[^1]。 #### 启动服务端口一旦完成了上述准备工作之后，则可以考虑将此 API 托管在一个 web 服务器上以提供远程访问功能。Flask 是一个简单易用的选择之一来创建 RESTful Web Service: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/generate', methods=['POST']) def generate_text(): input_data = request.json.get('input') inputs = tokenizer(input_data, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) response = {"output": result} return jsonify(response) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 这里定义了一个 POST 接口 `/generate` 来接收 JSON 格式的输入请求，并返回由模型生成的结果字符串。 #### 测试接口响应最后一步就是验证整个流程是否正常工作。可以利用 curl 工具发送 HTTP 请求来进行简单的测试操作： ```bash curl -X POST http://localhost:8080/generate \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"input":"你好"}' ``` 如果一切顺利的话，应该能够看到来自服务器的成功回复消息。

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