cherrystudio本地部署deepseek

如何在本地环境中部署 CherryStudio DeepSeek
下载并安装 CherryStudio
为了开始本地环境中的 CherryStudio 安装过程，需访问官方网页下载适合操作系统的安装文件[^2]。对于那些遇到下载困难的情况，可以通过关注指定公众号并在后台留言“CherryStudio”，来获取预先准备好的安装包。
配置 DeepSeek 模型
完成软件安装之后，下一步是在 CherryStudio 内部设置 DeepSeek 模型。这一步骤涉及到了解如何加载预训练模型以及调整参数以适应特定需求的过程[^1]。具体来说：

启动应用程序后进入主界面；
寻找用于导入或创建新项目的选项；
根据向导提示逐步上传所需的DeepSeek模型文件；
对于高级用户而言，可能还需要微调一些配置项比如批处理大小、学习率等超参；

构建本地知识库
构建一个有效的本地知识库是充分利用 DeepSeek 功能的关键部分之一。除了上述提到的方法外，还有其他途径可以实现这一目标，例如通过第三方平台如硅基流动来进行辅助开发工作[^3]。这里简要概述了利用该服务作为替代方案时的主要步骤：

前往官方网站完成账户注册流程，并领取初始资源额度；
使用所给API接口对接自有数据集至云端服务器上；
调用相应函数生成Embedding表示形式供后续检索分析使用；

import requests

def create_embedding(api_key, text_data):
url = "https://example.com/api/embeddings"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

response = requests.post(url=url, json={"text": text_data}, headers=headers)
embedding_result = response.json()["embedding"]

return embedding_result
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