windows DeepSeek + Dify部署本地大模型
时间: 2025-03-02 12:04:16 AIGC 浏览: 123
### 安装和配置DeepSeek与Dify
#### 准备工作
为了在Windows上成功部署DeepSeek和Dify,确保计算机已安装必要的软件环境。这包括但不限于Python版本3.8以上以及Git工具[^1]。
#### 获取所需资源
通过Ollama平台获取所需的DeepSeek模型非常简便。对于希望使用`deepseek-coder`模型的情况,在命令提示符下输入如下指令完成下载:
```bash
ollama pull deepseek-coder
```
此过程会自动从Ollama的官方仓库中提取指定的预训练模型文件并保存到本地环境中以便后续调用。
#### 设置开发环境
针对Windows系统的特性,推荐采用Anaconda作为管理虚拟环境的选择之一。创建一个新的Conda环境用于隔离项目依赖关系,并激活该环境:
```bash
conda create -n deepseek_env python=3.9
conda activate deepseek_env
```
接着按照官方文档指示安装其他必需包,比如PyTorch框架及其对应的CUDA扩展(如果硬件支持的话),以及其他由具体应用场景决定的支持库。
#### 配置Dify服务端口映射
当涉及到网络通信部分时,可能需要调整防火墙设置允许外部访问特定的服务端口号;同时也要注意内部应用之间的交互方式是否受到安全策略的影响而受限。通常情况下,默认HTTP(S)协议所使用的80/443端口会被保留给Web服务器监听请求,因此建议为自定义API接口分配非标准范围内的可用端口,如5000或更高数值区间内未被占用的位置。
#### 启动应用程序实例
最后一步就是启动整个解决方案堆栈了。假设一切顺利,则可以通过简单的脚本或者批处理文件实现一键式操作体验。下面给出了一段简化版的例子供参考:
```batchfile
@echo off
set FLASK_APP=dify_api.py
flask run --host=0.0.0.0 --port=5000
pause
```
这段代码片段展示了如何利用Flask微框架快速搭建RESTful API入口点并与前端界面相连接的方式方法。
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