deepseek如何搭建在朋友、
时间: 2025-03-02 16:08:08 浏览: 54
### 安装和配置DeepSeek平台
#### 准备工作
为了顺利安装和配置DeepSeek R1，需确保环境满足最低硬件需求并已准备好必要的软件依赖项[^1]。
#### 下载与解压
访问官方提供的下载链接获取最新版本的DeepSeek R1压缩包。完成下载后，在目标服务器上通过命令行工具将其解压到指定目录下。
```bash
tar -zxvf deepseek-r1.tar.gz -C /opt/deepseek/
```
#### 配置文件修改
进入解压后的配置文件夹路径`/opt/deepseek/conf`，依据实际应用场景编辑相应的参数设置，比如端口号、数据库连接字符串等信息。
#### 启动服务
一切准备就绪之后，可以通过执行启动脚本来激活DeepSeek的服务进程：
```bash
cd /opt/deepseek/bin && ./start.sh
```
此时应该可以在浏览器地址栏输入http://localhost:8080来验证是否成功部署了DeepSeek的应用界面。
#### IDE集成（可选）
对于希望进一步优化开发体验的技术人员来说，在IDEA中配置auto-dev插件可以实现更加便捷的操作方式。这不仅限于简单的代码编写辅助功能，还包括但不限于自动补全API调用语句等功能特性[^2]。
相关问题
Dify搭建 DeepSeek api
### 使用 Dify 构建和部署 DeepSeek API 教程
#### 一、环境准备
为了顺利使用 Dify 和 DeepSeek 的免费 API 进行开发，需先确认本地环境中已经安装并配置好 Python 环境以及 pip 工具。此外，还需确保拥有有效的网络连接以便能够访问外部依赖库。
#### 二、集成 DeepSeek Free API 到项目中
对于希望快速启动项目的开发者来说，可以直接利用 `deepseek-free-api` 接口实现与 DeepSeek 平台之间的交互功能[^2]。这使得即使不具备复杂服务器架构设计经验的人也能轻松创建基于自然语言处理的应用程序。
```bash
pip install requests
```
接着，在应用程序内部引入必要的模块并通过简单的 HTTP 请求调用来完成数据交换：
```python
import requests
def call_deepseek_api(query):
url = 'https://api.deepseek.com/v1/query'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {"text": query}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
result = response.json()
return result['response']
```
此段代码展示了如何发送 POST 请求给指定 URL 地址，并附带查询字符串作为参数传递过去。收到回复之后再解析 JSON 格式的响应体获取最终的结果信息。
#### 三、私有化部署方案概述
如果考虑更深入地定制解决方案，则可以探索采用 Docker 技术栈来进行完整的私有化部署流程。这种方式不仅提供了更高的灵活性同时也增强了系统的可移植性和安全性特性[^3]。
具体而言，整个过程涉及到了多个核心组件的协同工作，包括但不限于 API 服务、Web 前端展示层、后台作业处理器、关系型数据库管理系统 MySQL 或 PostgreSQL 及其对应的 Redis 缓存机制还有 Nginx 负责流量分发的角色等等。
#### 四、实际操作指南
针对想要进一步了解细节或者动手实践的朋友，建议按照官方文档指示逐步执行如下命令来拉取镜像文件并启动所需的服务实例:
```bash
git clone https://github.com/your-repo/deploy.git
cd deploy
docker-compose up -d --build
```
上述指令会自动下载所有必需资源并将它们组合成一个可用的整体平台供后续测试验证之用。
---
在本地部署deepseek
### 如何在本地环境部署DeepSeek
#### 一、准备工作
为了顺利部署 DeepSeek，在开始之前需确认计算机满足基本硬件条件并已安装必要的软件工具。对于希望利用GPU加速的用户，还需确保NVIDIA驱动及相关CUDA库已经正确配置[^2]。
#### 二、使用宝塔面板简化部署过程
宝塔面板提供了图形化的管理界面，使得Docker容器管理和应用部署变得更加直观简单。按照官方指南完成宝塔面板的安装之后，可以通过该平台轻松设置所需的运行环境：
1. **安装宝塔**
访问官方网站获取最新版本的安装命令，并依照提示操作直至成功启动服务。
2. **集成Docker支持**
在宝塔后台找到插件市场，搜索并安装Docker组件，这一步骤将极大地方便后续镜像拉取与容器创建工作。
3. **启动DeepSeek实例**
提供了两种不同的方式来激活DeepSeek应用程序：
- 方法一是直接通过网页端口映射实现快速访问；
- 推荐的方法二是借助预构建好的Docker Compose文件自动化整个流程，这种方式更加稳定可靠。
4. **启用GPU优化（如果适用）**
对于拥有兼容显卡设备的情况，可以进一步探索如何结合NVIDIA CUDA技术提升性能表现。具体的实施细节会涉及到修改默认配置参数以及调整资源分配策略等高级话题。
#### 三、采用Ollama简化模型调用
除了上述基于Web的服务形式外，还有更轻量级的选择——即利用名为Ollama的小型CLI工具来进行即时性的预测任务处理。只需一条简单的shell指令就能立即加载指定版本的DeepSeek或其他AI模型，非常适合那些追求效率而不愿花费时间搭建复杂架构的研究人员和技术爱好者们尝试[^3]。
```bash
ollama run deepseek-r1
```
以上就是关于怎样在一个标准PC上建立属于自己的DeepSeek实验平台的大致介绍。无论是倾向于GUI还是偏好命令行交互风格的朋友都能从中找到适合自己的解决方案。
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- 通过修改Windows注册表中的"SFCDisable"键值，可以临时禁用Windows系统的文件保护功能。设置键值为"FFFFFF9D"则关闭文件保护，设置为"0"则重新启用。
#### 下载地址
- 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。
#### 文件压缩包内文件名
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### 进程ID的获取
要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。
### 远程进程空间内存分配
进程的内存空间是独立的，一个进程不能直接操作另一个进程的内存空间。要注入代码，需要先在远程进程的内存空间中分配一块内存区域。这一操作通常通过调用操作系统提供的API函数来实现，比如在Windows平台下可以使用VirtualAllocEx函数来在远程进程空间内分配内存。
### 写入DLL路径到远程内存
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### 获取Kernel32.dll中的LoadLibrary地址
Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库，其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数，必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析，可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。
### 创建远程线程
在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1