linux deepseek r1本地部署
时间: 2025-02-04 22:19:40 浏览: 208
### 部署准备
为了成功在本地环境中部署 Linux DeepSeek R1,前期准备工作至关重要。确保操作系统环境已准备好,并满足最低硬件要求[^3]。
#### 环境依赖项安装
首先需确认Linux系统已经更新至最新状态并安装必要的软件包:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install -y build-essential cmake git wget curl unzip pkg-config libssl-dev python3-pip
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
### 获取DeepSeek R1模型文件
对于希望离线使用的用户来说,获取预训练好的DeepSeek R1模型是必不可少的一环。可以通过官方渠道下载对应版本的模型文件[^1]。
如果选择特定参数量大小(比如32B),则可通过命令行直接拉取所需镜像:
```bash
ollama pull deepseek-r1:32b
```
此操作会自动完成模型及相关资源文件的下载工作[^2]。
### 设置运行环境
创建一个新的虚拟环境来隔离项目依赖关系是一个良好的实践方法:
```bash
python3 -m venv my_deepseek_env
source my_deepseek_env/bin/activate
```
接着按照文档指示安装Python库和其他必需组件:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers datasets evaluate accelerate sentencepiece
```
上述指令假设使用CPU版PyTorch;如果有GPU支持,则应调整相应URL以匹配CUDA版本。
### 启动服务端口监听
最后一步是在本地启动API服务器以便能够调用DeepSeek R1的功能接口。这通常涉及到指定HTTP端口号以及其他配置选项:
```bash
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
```
以上命令假定应用程序入口位于`app/main.py`中定义了一个名为`app`的对象作为FastAPI实例或其他兼容ASGI框架的应用程序对象。
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