deepseekr1本地部署如何对话?VSCOde
时间: 2025-02-06 18:09:03 浏览: 137
### DeepSeekr1 本地部署与对话配置
为了在本地环境中成功部署并运行 `deepseek-r1`,以及通过 VSCode 进行开发工作,需遵循一系列特定操作流程。
#### 安装依赖项
确保安装了必要的软件包和工具链。通常情况下,这包括 Python 解释器及其虚拟环境管理工具如 `venv` 或者 `conda`。对于某些深度学习模型来说,可能还需要 GPU 支持库比如 CUDA 和 cuDNN[^1]。
```bash
pip install virtualenv
virtualenv venv
source venv/bin/activate
```
#### 获取源码仓库
访问官方 GitHub 页面下载最新版本的 deepseek-r1 源代码,并按照 README 文件中的指示完成初始化设置过程。
```bash
git clone https://github.com/deepseek-labs/deepseek-r1.git
cd deepseek-r1
```
#### 配置 VSCode 工作区
打开 VSCode 后加载项目文件夹,在 `.vscode/settings.json` 中指定解释器路径和其他调试选项以便更好地支持 IntelliSense 功能。
```json
{
"python.pythonPath": "${workspaceFolder}/venv/bin/python",
"terminal.integrated.shell.linux": "/bin/bash"
}
```
#### 设置 API 接口
根据文档说明创建应用程序密钥用于身份验证目的;接着修改配置文件来指明远程服务器地址以及其他参数信息。
```python
import os
API_KEY = 'your_api_key_here'
BASE_URL = 'https://api.deepseek.ai/v1/'
HEADERS = {
'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json',
}
```
#### 实现交互逻辑
编写简单的命令行界面 (CLI),允许用户输入查询字符串并通过 HTTP 请求发送给远端服务获取响应结果。
```python
def main():
while True:
query = input('请输入您的问题:')
response = requests.post(
url=f'{BASE_URL}chat/completions',
headers=HEADERS,
json={'prompt': query},
)
answer = response.json()['choices'][0]['text']
print(f'DeepSeek AI 回答:{answer}')
if __name__ == '__main__':
main()
```
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