docker dify deepseek
时间: 2025-04-19 19:50:41 浏览: 16
### 配置和使用 Docker 中的 DeepSeek
#### 安装依赖项
为了在 Ubuntu 上成功运行 DeepSeek,需先确保系统的 apt 软件包索引是最新的并安装必要的组件。这可以通过执行以下命令来完成:
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
```
这些指令会更新本地软件仓库列表,并安装 Docker 的核心引擎及其 CLI 工具、containerd 运行时以及支持插件[^1]。
#### 获取模型文件
对于希望利用预训练好的 DeepSeek 模型开展工作的用户来说,可以从 HuggingFace 平台或者其他官方发布的资源处获取已经转换成 GGUF 格式的模型文件(例如 `deepseek-7b.Q4_K_M.gguf`),以便后续加载到容器环境中使用[^2]。
#### 创建 Dockerfile 和启动脚本
创建一个新的目录作为项目根目录,在其中编写一个名为 `Dockerfile` 的文本文件定义构建镜像所需的环境设置;另外还需要准备一个用于初始化应用和服务的 shell 脚本 `start.sh`:
**Dockerfile**
```dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04
WORKDIR /app
COPY start.sh .
RUN chmod +x ./start.sh && \
pip3 install --upgrade pip && \
pip3 install torch transformers accelerate sentencepiece
CMD ["./start.sh"]
```
此 Dockerfile 使用 NVIDIA CUDA 基础映像,并设置了工作目录 `/app`, 复制了启动脚本至该位置, 授予其可执行权限后通过 Python 包管理器安装了一些常用的库工具.
**start.sh**
```bash
#!/bin/bash
set -e
echo "Starting DeepSeek..."
python3 -m venv env
source env/bin/activate
# Load the model and run inference code here.
# For example:
# python3 app.py
```
上述 Shell 脚本负责激活虚拟环境并可以在此基础上进一步扩展以实现具体的推理逻辑或调用其他应用程序接口.
#### 构建与运行容器实例
当完成了以上准备工作之后就可以回到宿主机终端窗口中切换回项目的顶层路径下并通过下面两条简单的命令来进行最终的操作——即打包生成自定义版本的 Docker 映像并将它作为一个独立的服务进程托管起来供外部访问请求处理之用了:
```bash
docker build . -t my-deepseek-image
docker run --gpus all -p 8501:8501 my-deepseek-image
```
这里假设读者已经在自己的机器上面启用了 GPU 加速功能并且开放了相应的端口转发规则使得 Web 浏览器能够正常连接上由 Flask 或者 FastAPI 所搭建起的服务站点界面.
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