deepseek r1离线部署与使用

DeepSeek R1 离线部署教程
一、准备工作
为了确保顺利进行离线部署，需提前准备好所需的软件包和依赖项。确认计算机已安装必要的开发工具链以及 Python 解释器。
二、下载并验证 Ollama 版本
在执行任何操作之前，先通过命令行检查当前系统的 Ollama 是否正常工作及其版本号。这一步骤有助于排除潜在的问题源[^3]。
ollama --version
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如果能正确显示出版本信息，则表明安装无误；反之则需要重新按照官方文档指导完成安装过程。
三、获取模型文件
针对离线环境的特点，在有网络连接的情况下预先从官方网站或其他可信渠道下载所需的目标检测模型——DeepSeek-R1 的压缩包形式，并将其传输至目标机器上保存好。
四、导入模型文件
将事先准备好的 .tar.gz 或其他格式的预训练权重文件放置于指定路径下，接着利用特定脚本或命令来加载这些参数进入内存中以便后续调用：
# 假设解压后的文件夹名为 'deepseek_r1_model'
cd /path/to/deepseek_r1_model/
python setup.py install
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此部分具体实现方式取决于所使用的框架（如 TensorFlow/PyTorch），因此建议参照相应库的帮助手册来进行适当调整。
五、配置运行环境
创建一个新的虚拟环境用于隔离不同项目的依赖关系冲突风险，激活该环境后再继续下一步的操作:
conda create -n deepseek_env python=3.9
source activate deepseek_env
pip install -r requirements.txt
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这里假设存在一个 requirements.txt 文件列出了所有必需第三方模块列表。
六、启动服务端口监听
最后一步就是让服务器处于待命状态等待客户端发起请求了。通常情况下会采用 Flask/Django 这样的轻量级 web framework 来快速搭建 RESTful API 接口供外部访问：
from flask import Flask, request, jsonify
import torch
app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json()
image_path = data['image']

# 加载图片并处理...
result = model.predict(image)

return jsonify({"prediction": str(result)})

if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
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上述代码片段展示了如何构建一个简单的 HTTP POST 请求处理器，接收上传图像作为输入返回预测类别标签给前端展示[^1]。