linux本地部署deepseek+局域网知识库

嗯，用户想在Linux系统上部署DeepSeek大语言模型，并设置支持局域网访问的知识库。首先，我需要回顾一下之前提供的引用内容，看看有哪些步骤可以参考。
根据引用[1]，用户提到使用Ollama和Page Assist浏览器插件来部署DeepSeek，并且目标是在局域网服务器部署，让其他电脑访问。所以第一步应该是安装Ollama。引用[2]里提到了在Ubuntu环境下使用llama.cpp进行CPU与GPU混合推理，可能需要安装一些依赖项，比如build-essential、cmake、curl等。还有引用[3]提到设置Ollama服务主机的固定IP，确保局域网访问。
接下来，我需要整理步骤。首先安装Ollama，然后拉取DeepSeek模型。安装依赖项的时候，可能需要按照引用[2]中的命令执行，比如更新apt-get，安装必要的软件包。然后配置Ollama的网络设置，使其监听所有IP地址，这样其他局域网内的设备才能访问。引用[3]中提到了设置固定IP，这可能需要用户手动配置网络接口，比如修改/etc/netplan下的配置文件或者使用nmcli工具。
另外，关于知识库部分，用户可能想结合LangChain或类似框架来管理本地文档，构建RAG应用。需要安装LangChain，并编写Python代码来加载文档、处理文本、建立向量数据库，并通过Ollama的API进行交互。这部分可能需要示例代码，比如使用LangChain的文档加载器和文本分割器，然后使用HuggingFaceEmbeddings生成向量，最后用Chroma作为向量存储。
用户可能遇到的问题包括Ollama服务无法启动、局域网无法访问、模型加载失败等。这时候需要检查防火墙设置，确保端口11434开放，Ollama服务是否正确监听0.0.0.0，以及模型是否下载正确。
最后，生成相关问题时要考虑部署中的常见问题，比如性能优化、安全设置、模型微调等，以及如何扩展知识库的应用场景。### 分步教程：Linux系统部署DeepSeek模型并支持局域网访问知识库

一、基础环境部署

安装Ollama框架通过官方脚本安装Ollama服务（需联网）：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

验证安装：systemctl status ollama[^1]

拉取DeepSeek模型选择适合的模型版本（如deepseek-llm:7b）：
ollama pull deepseek-llm

查看已安装模型：ollama list

二、配置局域网访问

设置Ollama监听地址修改服务配置文件，允许所有IP访问：
sudo systemctl edit ollama.service

在文件中添加：
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

重启服务：sudo systemctl restart ollama[^3]

配置服务器固定IP通过nmcli设置静态IP（示例）：
sudo nmcli con mod "有线连接" ipv4.addresses 192.168.1.100/24 ipv4.gateway 192.168.1.1 ipv4.dns "8.8.8.8" ipv4.method manual
sudo nmcli con up "有线连接"

防火墙放行端口允许11434端口通信：
sudo ufw allow 11434/tcp

三、知识库集成（RAG应用）

安装LangChain框架使用Python环境安装依赖：
pip install langchain chromadb sentence-transformers

编写知识库处理脚本
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma

# 加载本地文档
loader = DirectoryLoader('/path/to/docs', glob="**/*.txt")
documents = loader.load()

# 分割文本
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 生成向量数据库
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
vector_db = Chroma.from_documents(texts, embeddings, persist_directory="./chroma_db")

通过API调用模型使用CURL测试接口：
curl http://服务器IP:11434/api/generate -d '{
"model": "deepseek-llm",
"prompt": "如何解释量子纠缠？",
"context": {"knowledge_base": "./chroma_db"}
}'

四、验证与调试

局域网客户端测试其他设备访问：
import requests
response = requests.post('http://192.168.1.100:11434/api/chat', json={
"model": "deepseek-llm",
"messages": [{"role": "user", "content": "简述相对论"}]
})
print(response.json())

常见问题排查

服务未启动：检查journalctl -u ollama.service
连接被拒绝：确认防火墙和SELinux状态
模型加载慢：添加--n-gpu-layers 20参数提升GPU利用率[^2]