deepseek线下部署linux配置环境变量
时间: 2025-03-01 12:52:27 浏览: 97
### 配置DeepSeek离线部署所需环境变量
为了在Linux环境中配置DeepSeek离线部署所需的环境变量,需遵循一系列特定的操作流程。
#### 创建并激活Python虚拟环境
对于DeepSeek的部署来说,拥有合适的Python版本至关重要。推荐使用Conda来管理Python环境,因为这能简化依赖项管理和隔离工作环境的过程[^2]。
```bash
conda create --name deepseek_env python=3.9
conda activate deepseek_env
```
#### 获取项目源码
获取到最新的DeepSeek模型代码库是必要的操作之一。通过Git工具克隆仓库至本地机器上能够确保获得完整的开发资源[^1]。
```bash
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base
cd deepseek-llm-7b-base
```
#### 设置环境变量
设置环境变量可以通过修改shell配置文件(如`.bashrc`或`.zshrc`),也可以直接在命令行中临时定义这些变量。下面是一些可能需要设定的关键环境变量:
- `DEEPSEEK_MODEL_PATH`: 指向已下载好的预训练模型路径。
- `PYTHONPATH`: 添加项目的根目录以便于模块导入。
- 其他自定义参数依据具体需求而定。
以Bash Shell为例,在终端执行如下指令可立即生效:
```bash
export DEEPSEEK_MODEL_PATH="/path/to/your/model"
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/absolute/path/to/deepseek-repo"
```
如果希望永久保存上述更改,则应将其追加到用户的Shell初始化脚本里去,比如对于大多数Linux发行版而言就是~/.bashrc文件;而对于ZSH用户则是~/.zshrc文件。
#### 使用Docker Compose加载服务
考虑到某些情况下网络连接不稳定可能导致无法顺利拉取远程镜像等问题,提前准备好所有必需的服务描述文件就显得尤为重要了。可以从FastGPT提供的模板入手,按照官方说明调整适合自己的docker-compose.yml以及config.json等配置文件[^3]。
```bash
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
```
完成以上步骤之后,便可以在不联网的情况下启动整个应用栈了。
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