以下是DeepSeek本地部署的简单教程：
1. 环境准备
确保系统满足以下要求：
- 操作系统: Linux (Ubuntu 18.04+ 或 CentOS 7+)
- Python: 3.7+
- CUDA: 10.2+ (如需GPU支持)
- NVIDIA驱动: 与CUDA版本匹配
2. 安装依赖
- 更新系统包：
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade - 安装Python和pip：
sudo apt-get install python3 python3-pip - 安装CUDA和cuDNN（如需GPU支持）：
- 参考NVIDIA官方文档安装CUDA和cuDNN。
3. 下载DeepSeek代码
- 克隆DeepSeek仓库：
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git cd deepseek - 安装Python依赖：
pip install -r requirements.txt
4. 配置模型
- 下载预训练模型并放入
models目录。 - 修改配置文件
config.yaml，调整模型路径、数据路径等参数。
5. 启动服务
- 启动DeepSeek服务：
python deepseek_server.py - 服务默认运行在
http://localhost:5000。
6. 测试服务
使用curl或Postman发送请求：
curl -X POST http://localhost:5000/api/v1/query -d '{"query": "你的问题"}'
7. 停止服务
按Ctrl+C停止服务。
8. 常见问题
- 依赖冲突: 使用虚拟环境隔离依赖。
- CUDA错误: 检查CUDA和驱动版本是否匹配。
- 端口占用: 修改
deepseek_server.py中的端口号。
9. 参考文档
按照以上步骤即可完成DeepSeek的本地部署。
学在每日，进无止境！更多精彩内容请关注微信公众号。
原文出处：
内容由AI生成仅供参考，请勿使用于商业用途。如若转载请注明原文及出处。
出处地址：http://www.07sucai.com/tech/493.html
版权声明：本文来源地址若非本站均为转载，若侵害到您的权利，请及时联系我们，我们会在第一时间进行处理。
