在服务器部署DeepSeek并搭建个人知识库

如何在服务器上部署 DeepSeek 模型并搭建个人知识库
部署 DeepSeek 模型
为了成功部署 DeepSeek 模型，需按照以下方法操作：

环境准备确保 Linux 服务器已准备好，并安装 Docker 和其他必要的依赖项。这一步骤对于后续的容器化运行至关重要[^2]。

启动 Ollama 服务在服务器中通过命令行执行 ollama serve 启动 Ollama 服务。如果浏览器访问指定 IP 地址（如 http://<server-ip>:11434），显示 “Ollama is running”，则表明服务已经正常启动[^3]。

下载和加载 DeepSeek 模型使用 Ollama 命令行工具下载所需版本的 DeepSeek 模型。例如：
ollama pull deepseek/mwic
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这一过程会自动完成模型文件的获取与加载工作[^1]。

测试 API 调用功能可以利用 curl 或 Postman 工具发送 HTTP 请求到 /api/generate 接口来验证模型是否能够正确响应输入请求。例如：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"deepseek","prompt":"Hello"}'
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构建个人知识库
构建个人知识库的过程涉及多个阶段，具体如下：

安装 Dify 应用程序下载并安装 Dify，这是一个用于管理大语言模型及其关联数据的应用框架。它支持多种主流的大规模预训练模型集成，包括 DeepSeek。

配置 Dify 的 LLM 参数登录至 Dify 控制台后，在设置选项里绑定之前所部署好的 DeepSeek 实例地址及相关参数信息。这样可以让两者之间建立有效的通信连接通道。

上传文档资料创建索引将需要存储的知识内容整理成结构化的电子档形式（PDF/Word等格式均可接受）。接着把这些文件导入平台内部进行处理分析形成向量表示以便检索查询使用。

定义应用场景逻辑规则根据实际需求设计交互对话流程或者任务自动化脚本等功能模块。比如当用户提问关于某个特定主题时，系统应该怎样返回最匹配的结果给对方查看等等细节都需要提前规划好。

发布上线正式启用经过充分调试确认无误之后就可以对外公开发布了。此时任何授权范围内的人员都能够通过 Web UI 访问该定制版搜索引擎来进行高效的信息查找活动。

import requests

def query_deepseek(prompt_text):
url = 'http://localhost:11434/api/generate'
payload = {"model": "deepseek", "prompt": prompt_text}

response = requests.post(url, json=payload).json()
generated_response = response['response']
return generated_response
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上述 Python 示例展示了如何调用本地部署的 DeepSeek 模型生成回复的功能。