本地服务器部署deepseek及知识库

部署 DeepSeek 及其知识库
一、准备工作
为了成功部署 DeepSeek 并创建私人的知识库，在开始之前需确认已获取必要的资源，包括但不限于第三方免费文本嵌入模型[^1]。
二、环境搭建
确保Linux服务器处于可操作状态。对于初次使用者而言，建议先按照指导完成基本设置并测试网络连接状况良好之后再继续后续步骤[^2]。
三、安装与配置 Ollama
通过浏览器访问指定IP地址（例如http://192.168.47.136:11434），当页面显示 "Ollama is running" 字样时，则表明服务端口开启正常且准备就绪。
四、加载 DeepSeek R1 模型
此阶段涉及下载官方提供的R1版本模型文件，并将其放置于预设路径下以便程序调用。具体命令如下所示：
wget https://example.com/path_to_model/deepseek_r1.tar.gz
tar -xzvf deepseek_r1.tar.gz -C /path/to/models/
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请注意替换上述URL链接以及目标目录为实际值。
五、初始化数据库结构
根据个人需求调整参数选项后执行脚本以建立相应的表单架构，从而支持数据存储功能。通常情况下会涉及到MySQL或其他关系型数据库管理系统的选择与集成工作。
六、导入初始数据集
利用预先整理好的文档资料作为种子内容填充至新建的知识库里，这一步骤有助于加速后期查询效率的同时也能够更好地训练AI算法理解特定领域内的术语表达方式。
七、启动应用服务
最后一步就是激活整个平台的服务进程，使得外部请求可以顺利抵达内部处理单元进而返回预期的结果反馈给终端用户群体。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
data = request.json['data']
result = process_data(data) # 假定process_data函数用于处理输入的数据
return jsonify({"response":result})

if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
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以上代码片段展示了基于Flask框架构建的一个简单API接口实例，可根据实际情况修改成适合DeepSeek使用的模式。