cherry studio deepseek本地部署和数据投喂
时间: 2025-03-06 21:41:18 浏览: 167
### Cherry Studio DeepSeek 本地部署教程
#### 创建项目目录结构
为了顺利运行Cherry Studio与DeepSeek R1,建议创建专门的文件夹来管理所有相关资源。例如,在G盘建立名为`DeepSeek`的新建文件夹,并在此基础上进一步划分子目录用于存储不同类型的组件[^3]。
```bash
mkdir -p G:\DeepSeek\models
```
此命令将在指定位置生成所需的层次化文件系统架构,其中`models`文件夹用来保存预先训练好的模型权重和其他必要的二进制文件。
#### 安装依赖环境
确保计算机上已安装Python解释器及其包管理工具pip。接着通过pip安装所需库:
```bash
pip install cherry-studio deepseek-r1
```
上述指令会自动获取并配置好支持Cherry Studio和DeepSeek R1正常工作的最低限度外部依赖项。
#### 配置嵌入式模型
按照官方文档指示,向应用程序引入特定版本的预训练模型作为推理引擎的一部分。这通常涉及下载对应平台适用的压缩包,解压后将其放置于之前准备好的`models`路径之下[^2]。
#### 启动服务端口监听
完成前期准备工作之后,可以通过执行如下脚本来激活后台进程,使之能够响应来自前端界面的操作请求:
```python
from cherystudio import app
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)
```
这段简单的Flask框架代码片段使得服务器可以接受局域网内其他设备发起的数据交换活动。
#### 导入数据集
对于希望纳入检索范围内的资料集合,应当遵循既定格式整理成适合处理的形式——通常是JSON或CSV表格记录。随后利用API接口批量上传至内存数据库中等待后续查询操作。具体实现方式取决于所选方案的具体设计思路;部分情况下可能还需要额外编写转换逻辑以适配目标输入源的要求[^1]。
```json
[
{
"id": "doc_001",
"title": "Example Document Title",
"content": "This is an example document content."
}
]
```
以上是一个简化版的知识条目模板,实际应用时可根据业务场景调整字段定义
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