本地化部署deepseek api 调用
时间: 2025-02-12 07:16:07 浏览: 92
### 本地化部署 DeepSeek API 方法和步骤
#### 配置环境与安装依赖
为了确保 DeepSeek 模型能够顺利在本地环境中部署并支持无限次API调用,需先准备合适的运行环境。对于采用 ollama 安装方式的情况,建议按照官方文档指南来设置操作系统版本、Python 版本以及其他必要的软件包[^1]。
针对特定的企业级应用场景,如果选择了 Xinference 平台,则应遵循其特有的安装流程。这通常涉及到获取适合生产使用的许可密钥,并依据平台说明完成基础架构搭建工作,包括但不限于数据库初始化和服务端口配置等操作[^2]。
#### 下载与安装 DeepSeek-R1 模型
当目标是在企业内部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 这一具体型号时,需要访问指定仓库地址下载对应文件。之后利用工具解压至预定目录下,再依照Xinference 或其他所选框架的要求执行进一步的加载命令以使模型生效。
```bash
wget https://example.com/path/to/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B.tar.gz
tar -xzvf DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B.tar.gz -C /path/to/model_directory/
```
#### 启动服务及验证功能正常
一旦上述准备工作就绪,在启动之前还需确认所有外部连接(如网络请求)均处于良好状态。接着可以通过命令行界面输入相应指令开启服务器进程;此时应当留意日志输出信息以便及时发现潜在错误提示。
对于基于 HTTP 协议的服务接口测试而言:
```http
POST /api/v1/predictions HTTP/1.1
Host: localhost:8080
Content-Type: application/json
{
"input": ["your input data here"],
}
```
而 Python SDK 方式的简单实例则如下所示:
```python
from deepseek_sdk import Client, PredictionRequest
client = Client('http://localhost:8080')
request_data = PredictionRequest(input=["your input data here"])
response = client.predict(request_data)
print(response.output)
```
以上即为完整的本地化部署 DeepSeek API 的指导方案,涵盖了从前期规划到最后一步的功能检验全过程。
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