DEEPSEEK内网部署

DEEPSEEK 内网部署指南
准备工作
为了确保顺利部署 DeepSeek，在开始之前需确认服务器环境满足最低配置需求：CPU >= 2 Core, 显存/RAM >= 16GB[^1]。
下载并安装 Ollama
由于内网通常无法直接访问外部网络资源，因此需要提前在外网环境下获取到最新的 ollama-linux-amd64.tgz 文件，并将其传输至内网中的目标机器上。完成文件转移后，执行以下命令来解压缩该包：
tar -zxvf ollama-linux-amd64.tgz -C /opt/app/middles/ollama
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此操作会将所需组件放置于指定目录下以便后续调用[^2]。
配置防火墙规则
考虑到安全性因素，建议仅开放必要的端口供内部用户访问服务。具体设置取决于实际应用场景以及企业安全策略的要求。对于大多数情况而言，默认监听8080端口即可满足基本通信需求。
启动与验证
启动应用程序前，请先检查所有依赖项是否已正确加载完毕。之后可以通过运行脚本来激活DeepSeek实例。一旦成功启动，则可通过浏览器或其他HTTP客户端工具测试API接口响应状况，以此检验整个流程是否正常运作。

相关问题

deepseek内网部署

DeepSeek 内网部署指南
创建 API Key
为了在局域网内部署并使用 DeepSeek，第一步是创建一个有效的 API 密钥。这一步骤对于后续通过 Python 调用接口至关重要[^1]。
# 假设已经登录到管理平台
curl -X POST https://api.deepseek.com/v1/api-key \
-H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"
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配置环境变量
确保服务器上设置了必要的环境变量以便于服务启动时能够自动读取配置信息。特别是 OLLAMA_HOST 和 OLLAMA_ORIGINS 这两个参数，在批处理脚本中进行了设置[^3]：
@echo off
if not "%1"=="hide" (
start /min cmd /c %0 hide
exit
)
set OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
set OLLAMA_ORIGINS=*
echo Environment variables have been configured.
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启动服务
当一切准备就绪之后，可以通过命令行工具来启动 DeepSeek 的后台进程。这里展示了一个简单的 Windows 批处理文件片段用于自动化此操作:
echo Starting Ollama...
ollama serve &
echo Ollama has started successfully and is now running in the background.
timeout /t 3
exit
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使用Python调用API
最后，可以利用 Python 编写一段小程序来进行测试性的请求发送给刚刚搭建好的内网中的 DeepSeek 实例。
import requests

url = 'http://localhost:11434/some-endpoint'
headers = {'Authorization': f'Bearer {your_api_key}'}
response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.status_code)
print(response.json())
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注意事项

安全性考虑：由于是在企业内网环境下运行，务必注意网络安全策略的应用以及敏感数据保护措施。
资源规划：合理分配硬件资源以支持预期负载量级下的稳定性能表现。
日志监控：建立完善的日志记录机制便于后期维护排查问题所需。
更新频率：定期检查官方发布的最新版本说明文档，及时跟进安全补丁和技术改进内容。

deepseek 内网部署 linxu

DeepSeek 内网部署 Linux 操作指南
1. 部署前准备
为了成功在Linux内网环境中部署DeepSeek，需确保满足一定的硬件条件。由于DeepSeek本地部署对硬件有较高要求，特别是对于大型模型如70B参数量的版本，建议配置高性能计算资源[^1]。
2. 环境搭建
服务器环境规划至关重要。通常情况下，企业级应用推荐采用容器化技术来简化管理流程并提高系统的可移植性和稳定性。因此，在开始之前应该先安装Docker以及Kubernetes集群作为基础架构支持工具[^2]。
# 更新系统包索引
sudo apt-get update

# 安装 Docker CE
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 添加 Kubernetes 的 APT 源
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list

# 安装 kubelet, kubeadm 和 kubectl
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
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3. 下载与配置DeepSeek镜像
获取官方提供的预训练模型及相关组件，并将其加载到私有的Registry服务中以便后续调用。注意处理好网络访问权限问题，确保内部网络能够顺利拉取所需文件而不受外部干扰。
docker pull deepseek-official/deepseek-r1-distill-llama-70b:latest
docker tag deepseek-official/deepseek-r1-llama-70b:latest
docker push your-private-repo/deepseek-r1-distill-llama-70b:latest
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4. 创建Kubernetes资源配置文件
编写YAML格式的应用描述文档定义Pod、Service等对象规格说明；特别要注意设置合理的CPU/GPU内存限额以适应实际业务需求场景下的性能表现优化目标。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: deepseek-pod
spec:
containers:
- name: deepseek-container
image: your-private-repo/deepseek-r1-distill-llama-70b:latest
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1 # 使用单张GPU卡运行实例
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5. 解决常见错误提示
当遇到Error: failed to reserve container name这类报错信息时，可能是由多种因素引起的，比如命名冲突或者是节点间通信异常等问题造成。此时可以通过检查日志记录进一步定位原因所在，并采取相应措施加以修复[^3]。