部署 deepseek
时间: 2025-02-14 11:11:03 浏览: 83
### 如何部署 DeepSeek
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek,需先准备合适的环境。确保计算机已安装 Git 和必要的依赖库以便顺利克隆和运行 DeepSeek 项目[^1]。
#### 获取源码
通过命令行工具获取 DeepSeek 的最新版本源代码:
```bash
git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git
cd deepseek
```
上述操作会下载整个 DeepSeek 开发包到本地文件夹 `deepseek` 中。
#### 安装依赖项
进入项目的根目录后,按照官方文档指示来设置虚拟环境并激活它。接着利用 pip 或者 conda 来批量安装所需的 Python 库和其他资源,具体方法参见项目中的 `requirements.txt` 文件说明[^2]。
#### 配置参数调整
依据个人需求修改配置文件内的各项设定值,比如端口号、数据库连接字符串等敏感数据应妥善保管且不上传至公共平台共享。
#### 启动服务
完成以上准备工作之后就可以尝试启动 DeepSeek 服务器了。通常情况下执行如下脚本即可开启 Web API 接口监听模式:
```bash
python manage.py runserver
```
此时浏览器访问 http://localhost:8000 即可查看是否正常运作。
相关问题
部署DEEPSEEK
### 如何部署 DEEPSEEK 平台
#### 环境准备
硬件要求方面,为了顺利部署DeepSeek模型并实现高效的对话交互功能,建议配置如下:
- CPU:多核处理器,推荐Intel Xeon系列或同等性能以上的AMD Ryzen系列。
- GPU(可选):NVIDIA GeForce RTX 30系及以上显卡,或者相应的Ampere架构的数据中心级GPU,用于加速深度学习计算任务[^1]。
软件环境搭建同样重要,具体步骤可以参照官方文档中的说明来安装必要的依赖库以及设置开发环境变量等操作。对于希望采用更高效能方案的用户来说,利用TensorRT-LLM进行推理是一个不错的选择,这能够显著提升处理速度和降低延迟时间[^2]。
#### 安装过程概览
按照官方提供的《本地部署DeepSeek大模型完整指南》,完成以下主要环节即可成功启动服务端程序并与之建立连接开展交流活动:
- 下载预训练权重文件;
- 解压至指定目录下;
- 修改配置参数适应个人需求;
- 执行脚本初始化加载资源;
- 测试验证API接口可用性;
通过上述流程,便可以在自己的机器上拥有一个完整的DeepSeek应用实例,无论是基于CPU还是借助于GPU的强大算力支持都能流畅运行。
```bash
# 假设已经克隆了项目仓库到当前路径
cd path/to/deepseek-repo
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
```
部署deepseek
### DeepSeek 模型的本地部署指南
DeepSeek 是一种强大的大型语言模型,其本地部署需要经过安装相关工具、下载模型、运行模型以及调用 API 等步骤。以下是详细的部署教程[^1]。
#### 工具安装
为了成功部署 DeepSeek 模型,首先需要安装 Ollama,这是一个轻量级的工具,用于运行和管理各种大型语言模型。Ollama 的安装可以通过以下命令完成:
```bash
# 在 macOS 和 Linux 上使用 Homebrew 安装 Ollama
brew install ollama
# 在 Windows 上可以使用 Scoop 安装
scoop install ollama
```
完成安装后,可以通过以下命令验证是否正确安装了 Ollama:
```bash
ollama --version
```
#### 下载 DeepSeek 模型
安装好 Ollama 后,接下来需要下载 DeepSeek 模型。通过 Ollama 提供的命令行工具,可以轻松拉取模型:
```bash
ollama pull deepseek
```
此命令会从远程仓库中下载 DeepSeek 模型,并将其存储在本地环境中以备使用。
#### 运行 DeepSeek 模型
下载完成后,可以启动 DeepSeek 模型进行测试或实际应用。运行模型的命令如下:
```bash
ollama run deepseek
```
上述命令将启动 DeepSeek 模型,并允许用户与其交互。如果需要更高级的功能,例如生成文本或对话模式,可以结合参数进行操作:
```bash
ollama run deepseek --interactive
```
#### 调用 API
除了直接与模型交互外,还可以通过 API 调用来实现自动化任务。Ollama 提供了一个简单的 HTTP API 接口,支持生成文本等功能。以下是一个 Python 示例代码,展示如何通过 API 调用 DeepSeek 模型:
```python
import requests
url = "http://localhost:11434/api/generate"
payload = {
"model": "deepseek",
"prompt": "你好,世界!",
"max_tokens": 100
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json()["content"])
```
上述代码会向本地运行的 Ollama 服务发送请求,并返回由 DeepSeek 模型生成的文本内容[^1]。
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