deepseek 本地部署 构建本地资源库

DeepSeek本地部署教程
准备工作
在开始DeepSeek的本地部署之前，确保计算机满足最低硬件需求并安装必要的软件依赖项。这通常包括操作系统支持、Python版本兼容性和其他开发工具包[^1]。
安装Docker容器环境
由于DeepSeek推荐通过Docker镜像来进行稳定高效的运行，因此先要确认已正确配置好Docker服务。如果尚未安装，则需访问Docker官方网站下载适合操作系统的最新版客户端程序，并按照官方指南完成设置流程。
获取DeepSeek Docker镜像
打开命令行终端窗口，执行如下指令拉取最新的官方DeepSeek镜像文件：
docker pull deepseekai/deepseek:latest
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此命令会自动连接至远程仓库获取指定标签下的镜像资源，在网络状况良好的情况下几分钟内即可完成整个过程。
启动DeepSeek容器实例
当所需的一切准备就绪之后，可以利用下面这条简单的语句启动一个新的交互式shell会话来探索DeepSeek的功能特性：
docker run -it --rm deepseekai/deepseek:latest /bin/bash
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上述参数解释：“-i”表示保持标准输入流开放；“-t”分配TTY伪终端给新创建出来的进程；而“--rm”则意味着一旦退出当前session就会立即删除临时产生的container实体对象。
配置持久化存储卷映射
为了让外部主机上的特定目录成为内部虚拟机可读写的共享空间，可以在启动选项里加入额外的volume挂载声明。例如把宿主机器中的某个路径作为数据集保存位置传递进去：
docker run -v ~/mydata:/workspace/data -it --rm deepseekai/deepseek:latest /bin/bash
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这里，“~/mydata”代表用户自定义的数据存放地点，它会被映射到容器内的“/workspace/data”。这样做的好处是可以方便地管理实验素材而不必每次都重新上传下载。
构建本地资源库
对于希望进一步定制化的使用者来说，建立私有的registry服务器可能是不错的选择之一。借助开源项目Harbor或者GitLab CI等功能模块，能够轻松实现安全可靠的镜像托管平台建设目标。具体步骤参见对应产品的文档说明进行实际操作。
# 使用harbor示例脚本初始化私有仓库
./install.sh --with-chartmuseum=true --with-trivy=true
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以上就是关于deepseek 本地部署教程以及构建本地资源库的方法介绍。