kali本地部署deepseek模型

安装和配置 DeepSeek 模型
准备工作环境
为了确保顺利安装并运行 DeepSeek，在 Kali Linux 上需先更新系统软件包列表以及升级已有的软件包到最新版本[^1]。
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
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Python 环境搭建
DeepSeek 基于 Python 编写，因此需要创建一个合适的 Python 虚拟环境来管理依赖项。这里推荐使用 virtualenv 或者 Anaconda 来隔离项目所需的库文件[^2]。
对于 virtualenv 的方式：
pip install virtualenv
virtualenv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate
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如果选择 Conda，则执行如下命令：
conda create -n deepseek python=3.8
conda activate deepseek
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获取 DeepSeek 仓库
通过 Git 将官方 GitHub 仓库克隆至本地机器上以便获取最新的源码与文档说明[^3]。
git clone https://github.com/deepseek-lab/DeepSeek.git
cd DeepSeek
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安装必要的依赖关系
进入项目的根目录之后，依据 requirements.txt 文件中的定义安装所有必需的第三方模块[^4]。
pip install -r requirements.txt
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配置模型参数
按照 README.md 中给出的具体指导完成对配置文件 config.yaml 的编辑操作，设置好数据集路径以及其他训练选项等重要参数[^5]。
运行测试实例
最后一步就是验证整个流程是否正常运作，可以尝试启动预设好的 demo 应用来观察效果[^6]。
python run_demo.py
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