autodl中部署deepseek模型

部署 DeepSeek 模型于 AutoDL 环境
为了在 AutoDL 平台上成功部署 DeepSeek 模型，需遵循特定流程来确保环境配置正确无误以及模型能够顺利执行。以下是具体实现方式：
准备工作
确认已安装并设置好 Ollama 工具链，在 Linux 系统上可以通过官方文档指导完成下载与初始化操作[^1]。
创建合适的工作目录结构
建立专门用于存储模型及相关文件的目录结构有助于管理项目资源。建议创建如下所示的基础框架：
mkdir -p ~/deepseek_project/models/deepseek-r1/
cd ~/deepseek_project/
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获取目标模型
利用 Ollama 提供的命令行接口获取指定版本的 DeepSeek 模型实例。对于 4-bit 量化的 32B 版本而言，可采用以下指令进行拉取：
ollama pull deepseek-r1:32b-q4
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启动服务端口映射
为了让外部访问者可以调用该模型的服务，启动时应指明监听地址及开放相应端口号（假设使用默认8080端口）：
ollama serve --port=8080 &
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执行推理请求
通过 ollama run 命令可以直接向本地运行中的容器发送预测任务，这里同样以前述提到过的 4-bit 量化版为例说明其基本语法形式[^2]:
ollama run deepseek-r1:32b-q4 "输入待处理的数据"
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以上步骤完成后即实现了基于 AutoDL 的 DeepSeek 模型部署过程概述。值得注意的是实际应用场景下可能还需要考虑更多因素比如性能优化、安全性加固等方面的要求。