deepseek本地部署模型库

如何在本地环境中部署 DeepSeek 模型库
为了能够在本地环境成功部署 DeepSeek 模型库，需遵循特定的操作指南来确保整个过程顺利进行。
准备工作
确保计算机已安装 Python 3.x 版本以及 pip 工具。此外，还需准备一个虚拟环境用于隔离项目依赖项[^1]。
安装必要的软件包
通过命令行工具执行如下指令以创建并激活新的虚拟环境：
python -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate # Linux 或 macOS 用户
deepseek-env\Scripts\activate.bat # Windows 用户
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接着，在激活状态下运行 pip install 命令下载所需的所有Python库文件:
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
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这里假设存在名为 requirements.txt 的文本文件列出了所有必需的第三方模块列表。
下载预训练模型权重
由于目标是在离线环境下操作，因此需要提前在网络连接可用的情况下获取官方发布的最新版DeepSeek R1模型参数，并将其保存至指定路径下以便后续加载使用。
配置环境变量
依据个人需求调整配置文件中的各项设置选项，特别是关于数据存储位置、日志记录级别等方面的内容。这通常涉及到编辑 JSON 或 YAML 类型格式化的配置文档。
启动服务端程序
最后一步就是启动服务器进程监听来自客户端应用程序发出的服务请求。一般情况下会提供一个简单的HTTP API接口供外部调用者访问内部功能特性集。具体做法可能是这样的：
from deepseek import create_app

app = create_app()
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)
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这段代码片段展示了如何基于 Flask 微框架构建 RESTful Web Service 来暴露核心算法能力给外界使用者群体。