DeepSeek-R1 部署服务器

如何部署 DeepSeek-R1 服务器操作指南
准备工作
确保拥有适合运行 DeepSeek-R1 的硬件环境，包括但不限于足够的 GPU 资源。对于 Windows 系统下的离线部署，需先安装 Ollama 并配置好相应的开发环境[^2]。
下载并设置模型
获取 DeepSeek-R1 或者 DeepSeek-R1-Zero 版本的模型文件。根据官方文档指示完成必要的初始化设定以及依赖库的安装过程[^1]。
使用 Page Assist 提升用户体验
在浏览器中添加 Page Assist 扩展程序来简化与已部署模型之间的沟通流程。此工具能够帮助用户更加高效地调用 API 接口和服务功能。
启动服务端应用
编写启动脚本来加载预训练好的权重参数，并监听特定端口号等待客户端请求接入。下面是一个简单的 Python Flask 应用实例用于提供 RESTful API 访问接口：
from flask import Flask, request, jsonify
import deepseek_r1_model # 假设这是处理推理的核心模块

app = Flask(__name__)
model = deepseek_r1_model.load('path/to/deepseek-r1')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json()
result = model.predict(data['input'])
return jsonify({'output': result})

if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=8080)
登录后复制
该代码片段展示了如何创建一个基于Flask框架的服务端应用程序，其中包含了接收 POST 请求、解析 JSON 数据体中的输入信息、执行预测任务并将结果返回给调用方的功能实现方式。