unburn本地部署deepseek模型

部署 DeepSeek 模型于本地 Linux 环境
准备工作
为了成功部署 DeepSeek 大模型，在开始之前需确认已安装必要的依赖库和工具。这通常包括 Python 解释器及其虚拟环境管理工具，以及 Git 版本控制系统用于获取项目源码。
获取代码仓库
通过克隆官方 GitHub 仓库来获得最新的 DeepSeek 源代码是一个好的起点[^1]。
git clone https://github.com/your-repo/deepseek.git
cd deepseek
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安装依赖项
进入项目的根目录后，建议创建一个新的 Python 虚拟环境并激活它。之后可以利用 pip 工具按照 requirements.txt 文件中的说明安装所需的 Python 库。
python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
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下载预训练权重
由于 DeepSeek 是一个大型语言模型，其参数量巨大，因此需要下载预先训练好的权重文件以便后续加载到模型实例中去。这些资源可以从公开链接处下载或者遵循文档指引完成操作。
启动服务端口
一切准备就绪后，可以通过执行特定脚本来启动 DeepSeek 的 Web API 接口监听指定端口号上的请求。此过程可能涉及到配置文件编辑以适应不同的硬件条件或网络设置。
python app.py --host 0.0.0.0 --port 8080
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测试接口功能
最后一步是对刚刚搭建起来的服务做简单的功能性验证。可以借助 curl 命令行工具发送 HTTP POST 请求给服务器，并附带一些测试数据作为输入样例来进行交互尝试。
curl -X POST http://localhost:8080/predict \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "你好"}'
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